Окун мыйзамы — экономикалык активдүүлүк менен жумушсуздуктун ортосунда адатта тескери багытта байкалган эмпирикалык макроэкономикалык байланыш: өндүрүш потенциалдык деңгээлден жогорулаганда жумушсуздук ажырымынын кыскарышы, өндүрүш алсыраганда болсо жумушсуздуктун өсүшү күтүлөт. Ángel Maridueña-Larrea жана Ángel Martín-Román жүргүзгөн изилдөө бул байланышты бирдиктүү жана универсалдуу коэффициент менен түшүндүрүүгө болобу деген суроону 1992–2023-жылдар аралыгындагы 163 өлкөнүн жылдык маалыматтары менен изилдейт. Изилдөө жалпы Окун коэффициентин гана эмес, киреше топтору боюнча гетерогендүүлүктү, 2020-жылдагы COVID-19 шогунун баалоого таасирин, кеңейүү менен кыскаруу мезгилдеринин ортосундагы асимметрияны жана өлкөлөрдүн коэффициенттери географиялык жактан кластерленеби же жокпу деген маселени да карайт.

Изилдөөнүн негизги жыйынтыгы — Окун мыйзамы өлкөлөрдүн көпчүлүгүндө күчүндө болгону менен коэффициенттин чоңдугу кыйла гетерогендүү. 2020-жылдагы жалпы шок көзөмөлдөнгөндө терс жана статистикалык жактан маанилүү Окун байланышы 121 өлкөдө байкалат. Орточо абсолюттук коэффициент жогорку кирешелүү экономикаларда чоңураак, орто кирешелүү экономикаларда кичирээк, ал эми төмөн кирешелүү экономикаларда нөлгө жакын. Мындан тышкары, жумушсуздуктун өндүрүштүн кыскаруусуна реакциясы орточо эсеп менен экономикалык кеңейүүдөгү тескери багыттагы реакцияга караганда күчтүүрөөк.

Мейкиндиктик талдоо да маанилүү кошумча жыйынтык берет. Өлкө деңгээлинде бааланган Окун коэффициенттери географияда кокустук түрдө таралбайт; бири-бирине жакын өлкөлөр окшош циклдик жумушсуздук сезимталдыгын көрсөтүүгө ыкташат. Moran's I жыйынтыктары бул мейкиндиктик автокорреляция жалпы коэффициентте да, кеңейүү жана кыскаруу коэффициенттеринде да оң жана статистикалык жактан маанилүү экенин, ошондой эле кластерленүү экономикалык кыскарууда күчтүүрөөк болорун көрсөтөт. Ошол эле учурда изилдөө бул жыйынтыкты коңшу өлкөлөр бири-бирине белгилүү өлчөмдөгү жумушсуздук шогун себептик түрдө өткөрүп жаткандыгынын далили катары бербейт.

Окун мыйзамынын негизги идеясы

Окун мыйзамы — жумушсуздук менен реалдуу экономикалык активдүүлүктүн ортосундагы тескери багыттагы циклдик байланыштын эмпирикалык туюнтмасы. Эмгек рыногу өндүрүштөгү өзгөрүүгө канчалык күчтүү жооп берери Окун коэффициенти менен өлчөнөт. Коэффициенттин терс болушу өндүрүш же өндүрүш ажырымы өскөн сайын жумушсуздуктун же жумушсуздук ажырымынын төмөндөшүнө шайкеш келет. Бирок коэффициенттин чоңдугу бир эле өндүрүш шогу ар башка экономикаларда жумушсуздукту сөзсүз бирдей өлчөмдө өзгөртүүгө тийиш эмес экенин көрсөтөт.

Бул айырма маанилүү; анткени эки өлкөдө реалдуу ИДП окшош темпте кыскарганда, бир өлкөдө жумушсуздук тез өсүшү мүмкүн, ал эми экинчисинде өзгөрүүнүн олуттуу бөлүгү жумуш убактысы, формалдуу эмес жумуштуулук, өзүн-өзү иш менен камсыз кылуу, эмгек күчүнө катышуу же толук эмес жумуштуулук аркылуу сиңирилиши мүмкүн. Демек, Окун коэффициентинин төмөн болушу эмгек рыногу экономикалык шоктон чындап эле азыраак жабыркады дегенди сөзсүз билдирбейт; өлчөнгөн ачык жумушсуздук деңгээли шокту канчалык деңгээлде чагылдырганы да маанилүү.

Окун коэффициенти эмнени өлчөйт?

Окун коэффициенти экономикалык активдүүлүктөгү циклдик өзгөрүүгө жумушсуздук канчалык деңгээлде тескери багытта жооп берерин өлчөгөн эмпирикалык коэффициент. Бул изилдөөнүн gap моделинде \(\beta_1<0\) оң өндүрүш ажырымынын төмөнүрөөк жумушсуздук ажырымы менен байланышта экенин; коэффициенттин абсолюттук мааниси чоңойгон сайын жумушсуздуктун өндүрүш циклине сезимталдыгы жогору болорун билдирет. Коэффициент физика мыйзамындагы универсалдуу туруктуу эмес; өлкөнүн түзүмү, киреше тобу, эмгек рыногу жана колдонулган эконометрикалык аныктама өзгөргөн сайын анын чоңдугу да өзгөрүшү мүмкүн.

Изилдөөнүн адабияттагы боштугу

Окун мыйзамы ондогон жылдардан бери сыналып келгени менен, адабияттын олуттуу бөлүгү өнүккөн экономикаларга топтолгон. Изилдөөчүлөр бул жагдай эки маанилүү маселени көмүскөдө калтырышы мүмкүн экенин белгилешет. Биринчиден, формалдуу эмес жумуштуулук жана өзүн-өзү иш менен камсыз кылуу кеңири тараган экономикаларда өндүрүштөгү өзгөрүүнүн өлчөнгөн ачык жумушсуздукка өтүшү алсызыраак болушу мүмкүн. Экинчиден, жумушсуздук–өндүрүш байланышын бүтүндөй экономикалык цикл үчүн бир коэффициент менен баалоо кеңейүү менен кыскаруунун ортосундагы асимметрияны жашырышы мүмкүн.

Изилдөөнүн дагы бир өзгөчө жагы — мейкиндиктик көз карандылык. Өлкөлөрдүн эмгек рыноктору толугу менен обочолонгон эмес. Географиялык жакындык соода, өндүрүш түзүмү, жумушчу күчүнүн мобилдүүлүгү жана окшош институционалдык өзгөчөлүктөр менен бирге коңшу экономикалардын циклдик сезимталдыктарынын окшош болушу менен коштолушу мүмкүн. Ошондуктан изилдөө “өлкө коэффициенттери жөн гана бири-биринен айырмаланабы же бул айырмачылыктар географиялык жактан да уюшулганбы?” деген суроону да текшерет.

Сегиз изилдөө гипотезасы

Изилдөө сегиз гипотезаны системалуу түрдө текшерет:

1. Gap моделинде өлкөлөрдүн көпчүлүгүндө Окун коэффициенти терс жана статистикалык жактан маанилүү.
2. 2020-жылдагы COVID-19 шогун көзөмөлдөө айрым өлкөлөрдө коэффициенттин чоңдугун же маанилүүлүгүн экономикалык жактан олуттуу өзгөртөт.
3. Gap модели менен биринчи айырма модели ар башка Окун коэффициенттерин бере алат.
4. Окун коэффициентинин орточо абсолюттук чоңдугу Дүйнөлүк банктын киреше топторунун арасында айырмаланат.
5. Жумушсуздуктун өндүрүштүн термелүүсүнө реакциясы кеңейүү жана кыскаруу фазаларынын ортосунда айырмаланат.
6. Окун коэффициентинин абсолюттук чоңдугу кыскарууда кеңейүүгө салыштырмалуу орточо эсеп менен жогору.
7. Өлкө деңгээлиндеги Окун коэффициенттеринде оң жана маанилүү мейкиндиктик автокорреляция бар.
8. Мейкиндиктик автокорреляция кыскаруу коэффициенттеринде кеңейүү коэффициенттерине салыштырмалуу күчтүүрөөк.

Маалымат топтому жана глобалдык камтуу

Үлгү 163 өлкөнү жана 1992–2023-жылдардагы жылдык байкоолорду камтыйт. Реалдуу ИДП 2015-жылдагы туруктуу баалар менен Дүйнөлүк банктын көрсөткүчтөрүнөн алынган; циклдик компонентти бөлүү үчүн табигый логарифмге айландырылган жана биринчи айырма моделинде жылдык өсүү темпин эсептөөдө колдонулган. Жумушсуздук деңгээли экономикалык активдүү калктын ичинде жумушу жок, бирок иштөөгө даяр жана активдүү түрдө жумуш издеп жүргөн адамдардын үлүшүн билдирет.

Дүйнөлүк банктын 2023-жылдагы киреше классификациясына ылайык үлгүдө 54 жогорку кирешелүү, 90 орто кирешелүү жана 19 төмөн кирешелүү экономика бар. Булак изилдөө төмөнкү-орто жана жогорку-орто киреше топторун бирдиктүү “орто киреше” категориясына бириктирген. Бул классификация ар башка эмгек рыногу түзүмдөрүнө ээ экономикалардын орточо циклдик сезимталдыгын салыштыруу үчүн колдонулган.

Булактын 9-бетиндеги дүйнө картасы киреше топторунун географиялык бөлүштүрүлүшүн көрсөтөт. 10-беттеги экинчи карта 2023-жылдагы жумушсуздук деңгээлдерин алты интервал менен көрсөтөт. Эң жогорку интервалда Botswana %23.38, Түштүк Африка %32.20 жана Эсватини %35.09 менен айырмаланат. Бул карталар негизги эконометрикалык далил эмес; алар кийинки гетерогендүүлүк жана мейкиндиктик талдоолордун глобалдык контекстин көрсөтүүчү сүрөттөөчү каражаттар.

Стационардуулукту текшерүү эмне үчүн зарыл?

Gap жана биринчи айырма моделдерин туура баалоо үчүн колдонулган трансформацияланган катарлардын стационардуулугу текшерилген. Изилдөөчүлөр Augmented Dickey–Fuller (ADF), Phillips–Perron (PP) жана Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin (KPSS) тесттерин бирге колдонушкан. Gap моделинде HP фильтринен алынган өндүрүш жана жумушсуздук ажырымдары; биринчи айырма моделинде болсо жумушсуздуктун жылдык өзгөрүшү менен реалдуу өндүрүштүн өсүшү текшерилген.

Кошумча Таблица A1 өлкөлөр боюнча тест жыйынтыктарын кеңири берет. Изилдөө колдонулган трансформацияланган катарлар эконометрикалык баалоо үчүн зарыл болгон стационардуулук касиеттерине жооп берерин билдирет.

COVID-19 эмне үчүн 2020-жыл үчүн өзүнчө көзөмөл менен моделдештирилген?

Изилдөө 2020-жылды 163 экономикага бир эле календардык мезгилде таасир эткен өзгөчө жана жалпы глобалдык шокту кадимки экономикалык цикл кыймылдарынан бөлүү үчүн фиктивдүү өзгөрмө менен көзөмөлдөйт. Бул фиктивдүү өзгөрмө пандемия бардык өлкөлөрдө бирдей өлчөмдө таасир этти деп божомолдобойт; ал жалпы убакытты гана бөлүп көрсөтүүнү көздөйт. Мурунку кризистерге ушундай бир жылдык ыкманын колдонулбашынын себеби — ал кризистер өлкөлөрдүн арасында башталуу убактысы, узактыгы жана күчү боюнча кыйла гетерогендүү болгон.

Изилдөөнүн ыкмасы жана жыйынтыктары

1. Gap модели

Негизги gap модели иш жүзүндөгү жумушсуздук деңгээлинин табигый жумушсуздук деңгээлинен четтөөсүн реалдуу өндүрүштүн потенциалдык өндүрүштөн четтөөсү менен байланыштырат:

\[ (u_t-u_t^*)=\beta_0+\beta_1(y_t-y_t^*)+\varepsilon_t \tag{1} \]

Бул жерде \(u_t\) иш жүзүндөгү жумушсуздук деңгээли, \(u_t^*\) табигый жумушсуздук деңгээли, \(y_t\) реалдуу өндүрүштүн табигый логарифми, \(y_t^*\) потенциалдык реалдуу өндүрүштүн табигый логарифми жана \(\varepsilon_t\) ката термини. \((u_t-u_t^*)\) жумушсуздук ажырымын, \((y_t-y_t^*)\) өндүрүш ажырымын көрсөтөт. \(\beta_1\) gap аныктамасындагы Окун коэффициенти жана теориялык күтүм \(\beta_1<0\).

Табигый жумушсуздук деңгээли жана потенциалдык өндүрүш түздөн-түз байкалбагандыктан Hodrick–Prescott фильтри колдонулган. Жылдык катарлар үчүн тегиздөө параметри \(\lambda=100\) деп белгиленген. Изилдөөчүлөр HP фильтри тренд тандоого көз каранды болгондуктан, жыйынтыктарды gap моделине гана таяндырбастан, фильтрсиз биринчи айырма модели менен туруктуулук текшерүүсүн да жүргүзүшкөн.

Gap моделдери Ordinary Least Squares (OLS) ыкмасы жана White гетероскедастикалуулукка туруктуу стандарттык каталары менен бааланган. Өлкөлөрдүн кең жана гетерогендүү үлгүсүнө байланыштуу статистикалык маанилүүлүктүн чеги %10 же андан жакшы деп кабыл алынган; Кошумча Таблица A2 ошондой эле %1, %5 жана %10 маанилүүлүк деңгээлдерин өзүнчө жылдызчалар менен көрсөткөн.

2. COVID-19 көзөмөлдөнгөн gap модели

2020-жылдагы жалпы шокту бөлүү үчүн модель төмөнкүдөй кеңейтилген:

\[ (u_t-u_t^*)=\beta_0+\beta_1(y_t-y_t^*)+\beta_2D_t+\varepsilon_t \tag{2} \]

\(D_t\) 2020-жыл үчүн 1, башка жылдар үчүн 0 маанисин алат. Ошентип, \(\beta_1\) 2020-жылдагы жалпы шок көзөмөлдөнгөндөн кийинки циклдик жумушсуздук сезимталдыгын билдирет.

3-сүрөттөгү салыштыруу COVID көзөмөлү жалпы байланыштын белгисин олуттуу өзгөртпөгөнүн көрсөтөт. COVID фиктивдүү өзгөрмөсү кошулганга чейин жана кошулгандан кийин 117 өлкө статистикалык жактан маанилүү бойдон калган; алардын 116сында күтүлгөн терс белги байкалган. Болгону 10 өлкө маанилүүлүк категориясын өзгөрткөн: беш өлкө маанилүүлүккө ээ болгон, беш өлкө болсо маанилүүлүгүн жоготкон.

Бирок коэффициенттердин чоңдугу толугу менен туруктуу эмес. Абсолюттук өзгөрүүнүн медианасы болжол менен 0.01 жана өлкөлөрдүн болжол менен %60ында өзгөрүү 0.01ден төмөн. Ал эми үлгүнүн болжол менен %15инде өзгөрүү 0.05тен ашат. Ошондуктан COVID көзөмөлү байланыштын глобалдык бар экенин кайра жазуудан көрө, айрым өлкөлөрдүн коэффициент чоңдуктарын такыраак салыштырууга шарт түзөт.

2020-жыл көзөмөлдөнгөн шартта терс жана статистикалык жактан маанилүү Окун байланышы жалпы 121 өлкөдө байкалат. 32 өлкөдө терс, бирок статистикалык жактан маанилүү эмес коэффициенттер бар; 10 учурда коэффициент күтүлгөн терс белгини же зарыл маанилүүлүктү камсыз кылбагандыктан гипотезаны колдогон далил катары колдонулбайт.

3. Биринчи айырма модели

Gap моделиндеги потенциалдык өндүрүш жана табигый жумушсуздук сыяктуу байкалбаган тренд компоненттерине көз карандылыкты азайтуу үчүн изилдөө Окундун экинчи стандарттык аныктамасын колдонот:

\[ u_t-u_{t-1}=\gamma_0+\gamma_1g_{yt}+\gamma_2D_t+\epsilon_t \tag{3} \]

\(\Delta u_t=u_t-u_{t-1}\) жумушсуздук деңгээлинин жылдык өзгөрүшүн, \(g_{yt}\) реалдуу өндүрүштүн өсүшүн, \(\gamma_1\) биринчи айырма аныктамасындагы Окун коэффициентин жана \(\gamma_2\) 2020-жылдагы жалпы шоктун таасирин көрсөтөт. Теориялык күтүм кайра эле \(\gamma_1<0\).

Gap жана биринчи айырма моделдери байланыштын багыты жана өлкөлөрдүн кеңири үлгүсү боюнча негизинен бирдей жыйынтыкка келет. Бирок gap модели көпчүлүк өлкөлөрдө абсолюттук мааниси чоңураак коэффициент берет. Бул “Окун коэффициенти” деп аталган сан колдонулган эконометрикалык спецификациядан толук көз карандысыз универсалдуу маани эмес экенин көрсөтөт.

Окун коэффициенти киреше топторунун арасында эмне үчүн мынчалык айырмаланат?

Булак изилдөөнүн түшүндүрмөсүнө ылайык, айырманын маанилүү бөлүгү эмгек рыногу өндүрүш шогун кайсы канал аркылуу сиңиргенине байланыштуу. Жогорку кирешелүү жана формалдуу жалданма жумуштуулук үлүшү чоң экономикаларда өндүрүштүн кыскарышы ачык жумушсуздукка түзүрөөк чагылышы мүмкүн; формалдуу эмес иш, айыл чарба жана өзүн-өзү иш менен камсыз кылуу кеңири тараган экономикаларда болсо ошол эле шок ачык жумушсуздуктун ордуна толук эмес жумуштуулук, өзүн-өзү иш менен камсыз кылуу, күнүмдүк тиричилик ишмердүүлүгү же эмгек күчүнө катышуунун өзгөрүшү аркылуу сиңирилиши мүмкүн. Изилдөө бул институционалдык механизмдерди түздөн-түз себептик түрдө баалабайт, өлкөлөрдүн үлгүлөрүн учурдагы адабият менен ушул алкакта түшүндүрөт.

Бул маанилер киреше топторунун орточо көрсөткүчтөрү; айрым өлкөлөр топтун орточо маанисинен олуттуу четтеши мүмкүн. Мисалы, gap моделинде Испания −0.95, Польша −0.90 жана АКШ −0.63 менен жогорку абсолюттук коэффициенттерге ээ. Орто киреше тобунда Албания −0.63, Коста-Рика −0.50 жана Алжир болжол менен −0.50 менен өз тобунун орточо деңгээлинен жогору сезимталдык көрсөтөт.

4. Циклдик асимметрия модели

Экономика кеңейүү жана кыскаруу мезгилдеринде бирдей коэффициент береби же жокпу текшерүү үчүн өндүрүш ажырымы оң жана терс компоненттерге бөлүнгөн:

\[ (y_t-y_t^*)^+=\max(y_t-y_t^*,0) \]

\[ (y_t-y_t^*)^-=\min(y_t-y_t^*,0) \]

Асимметриялык модель:

\[ (u_t-u_t^*)= \theta_0+ \beta^+(y_t-y_t^*)^+ + \beta^-(y_t-y_t^*)^- + \delta D_t+ \mu_t \tag{4} \]

\(\beta^+\) өндүрүш потенциалдан жогору болгон кеңейүү мезгилдериндеги, ал эми \(\beta^-\) терс өндүрүш ажырымы бар кыскаруу мезгилдериндеги жумушсуздук сезимталдыгы. Эки коэффициент тең теориялык жактан терс болушу күтүлөт. \(|\beta^-|>|\beta^+|\) болушу жумушсуздук кыскарууга кеңейүүгө караганда күчтүүрөөк жооп берерин билдирет.

Жумушсуздук кыскарууда кеңейүүгө караганда эмне үчүн күчтүүрөөк жооп берет?

Булак жыйынтыктары жумушсуздуктун өндүрүш кыскаруусуна реакциясы орточо эсеп менен кеңейүү мезгилдериндеги жакшырууга караганда күчтүүрөөк экенин көрсөтөт; бирок бул үлгү ар бир өлкө үчүн өзгөрбөс мыйзам эмес. Авторлор талкуулаган түшүндүрмөлөргө иш берүүчүлөр рецессия маалында жумушчу күчүн тезирээк кыскартып, калыбына келүү маалында жумушка алууда этият болушу; жумушка алуу жана жумуштан чыгаруу чыгымдарынын айырмасы; тобокелдиктен качуу; эмгек рыногу институттары; формалдуу эмес жумуштуулуктун шокторду ар башка каналдар аркылуу сиңириши кирет.

Булактын 14-бетиндеги 7-сүрөттө байкоолордун көпчүлүгү 45 градустук теңдик сызыгынын төмөн жагында жайгашкан; бул \(\beta^-\)-нин абсолюттук чоңдугу көп учурда \(\beta^+\)-дан чоң экенин билдирет. Кыскаруу сезимталдыгы Испанияда −1.00, АКШда −0.93 жана Грецияда −0.72 сыяктуу абдан жогорку маанилерге жетет.

Бул бөлүштүрүү маанилүү түшүндүрмө чегин түзөт. Орточо жыйынтык кыскаруудагы коэффициент күчтүүрөөк экенин көрсөткөнү менен, 36 өлкөдө кеңейүү коэффициенти гана, 31 өлкөдө кыскаруу коэффициенти гана маанилүү болушу өлкөлөрдүн ортосунда олуттуу структуралык айырмачылыктар бар экенин көрсөтөт. Демек, “ар бир өлкөдө жумушсуздук дайыма кыскарууда күчтүүрөөк жооп берет” деген универсалдуу жыйынтык чыгарууга болбойт.

Түркиянын булак жыйынтыктарындагы орду

Түркия булактын 2-таблицасында орто киреше тобуна кирет жана статистикалык жактан маанилүү тескери Окун байланышы терс өндүрүш ажырымы, башкача айтканда кыскаруу фазасы үчүн гана билдирилген өлкөлөрдүн арасында турат. Бул классификация Түркиянын 1992–2023-жылдардагы булак үлгүсүндөгү баалоосуна тиешелүү; башка мезгилде, маалымат жыштыгында же модель тандоодо коэффициент ошол бойдон калат дегенди билдирбейт.

5. Мейкиндиктик көз карандылык жана Moran's I

Өлкө боюнча Окун коэффициенттери баалангандан кийин изилдөөчүлөр окшош коэффициенттер географиялык жактан катарлаш кластерленеби же жокпу деген суроону Moran's I статистикасы менен текшеришкен:

\[ I= \frac{n}{S_0} \frac{ \sum_i\sum_j w_{ij}(X_i-\bar{X})(X_j-\bar{X}) }{ \sum_i(X_i-\bar{X})^2 } \tag{5} \]

Бул жерде \(n\) өлкөлөрдүн саны, \(X_i\) өлкө \(i\)-нин Окун коэффициенти же фазага тиешелүү коэффициенти, \(\bar{X}\) өлкө коэффициенттеринин кесилиштик орточо мааниси, \(w_{ij}\) өлкөлөрдүн ортосундагы географиялык коңшулук салмагы жана \(S_0\) бардык мейкиндиктик салмактардын суммасы. Оң жана статистикалык жактан маанилүү Moran's I географиялык жактан бири-бирине жакын өлкөлөр окшош коэффициенттерге ээ болууга ыктаарын көрсөтөт.

Жыйынтык бир гана коңшулук аныктамасына көз карандыбы же жокпу көрүү үчүн үч k-эң жакын коңшу матрицасы түзүлгөн: \(k=1\), \(k=5\) жана \(k=10\). Талдоо жалпы коэффициент, кеңейүү коэффициенти жана кыскаруу коэффициенти үчүн өз-өзүнчө жүргүзүлгөн.

Moran's I жыйынтыгы коңшу өлкөлөр бири-бирине себептик түрдө жумушсуздук шогун өткөрөрүн далилдейби?

Жок. Оң жана маанилүү Moran's I окшош Окун сезимталдыктары географиялык жактан кластерленгенин көрсөтөт; бирок бир өлкөнүн коэффициентинин канча бөлүгү коңшу өлкөлөрдүн экономикаларынан себептик түрдө келип чыкканын өлчөбөйт. Мындай түз жана кыйыр spillover таасирлерин сандык баалоо үчүн spatial lag, spatial error же Spatial Durbin сыяктуу өнүккөн мейкиндиктик эконометрикалык моделдер талап кылынат.

Бул салыштыруу изилдөөнүн жетинчи жана сегизинчи гипотезаларын колдойт. Циклдик жумушсуздук сезимталдыктары географиялык жактан кластерленет жана бул кластерленүү экономикалык кыскаруу мезгилдеринде күчтүүрөөк болот.

Эмгек рыногунун түзүмү жыйынтыктарга кандай таасир этиши мүмкүн?

Булактагы талкуу киреше деңгээли менен коэффициенттин ортосундагы байланышты жөн гана “бай өлкөлөрдө мыйзам күчтүүрөөк” деп түшүндүрбөйт. Жогорку кирешелүү экономикаларда жалданма жана формалдуу жумуштуулуктун үлүшү чоң болушу өндүрүш жоготуусунун ачык жумушсуздук катары оңойураак катталышына алып келиши мүмкүн. Формалдуу эмес жумуштуулук, айыл чарба жана өзүн-өзү иш менен камсыз кылуу кеңири тараган экономикаларда болсо адамдар жумушсуз катары катталуунун ордуна башка төмөн өндүрүмдүү же тиричиликке багытталган ишмердүүлүккө өтүшү мүмкүн.

Эмгек күчүнө катышуу да маанилүү ченем. Жумушун жоготкон айрым адамдар жумуш издөөнү токтотуп, эмгек күчүнүн курамынан чыгышы мүмкүн, ал эми үй-бүлөлүк кирешенин төмөндөшүн толтурууну каалаган башка адамдар эмгек күчүнө кошулушу мүмкүн. Жумушсуздук деңгээли бул кыймылдардын баарын жалгыз өзү көрсөтпөйт. Ошондуктан өлкөнүн коэффициенти өлчөнгөн жумушсуздук ошол экономикадагы эмгек рыногунун ыңгайлашуусунун канча бөлүгүн чагылдырганын да көрсөтөт.

Изилдөөнүн саясат боюнча түшүндүрмөсү

Булактын саясаттык билдирүүсү “бардык өлкөлөр үчүн бир Окун коэффициентин колдон” деген эмес; тескерисинче. Орточо коэффициентке негизделген саясат калибрлөөсү эмгек рыногунун түзүмү кескин айырмаланган экономикаларда жаңылыштыруучу болушу мүмкүн.

Төмөн кирешелүү экономикаларда формалдуу эмес жана өзүн-өзү иш менен камсыз кылган катмар өндүрүш шогунун маанилүү бөлүгүн ачык жумушсуздуктан тышкары сиңиргендиктен, формалдуу жумушсуздук аркылуу гана иштеген суроо-талапты башкаруу куралдарынын камтуусу чектелүү болушу мүмкүн. Булак авторлору ушул контекстте формалдашууну жана жумушсуздукту камсыздандыруунун камтуусун кеңейтүүнү маанилүү алдын ала шарт катары талкуулашат.

Орто кирешелүү экономикаларда формалдуу өзөктүн жанында убактылуу жана формалдуу эмес иштегендердин чоң катмары болушу мүмкүн. Ошондуктан маселе саясат куралынын бар же жок экенинде гана эмес, колдоо кайсы кызматкерлерге жетеринде. Формалдуу өзөктү гана коргогон чаралар ыңгайлашуу жүгүн алсызыраак кызматкерлерге өткөрүп коюшу мүмкүн.

Жогорку кирешелүү экономикаларда өлчөнгөн жумушсуздук реакциясы курчураак болгондуктан, кыскаруу мезгилдеринде эмгек мамилесин сактаган кыска мөөнөттүү иш же кызматкерлерди иште кармоо программалары түздөн-түз саясат куралы катары көбүрөөк талкууланат.

Асимметриялык жыйынтык убакыт жагынан да маанилүү. Кыскарууда жоголгон жумуштуулук калыбына келүү маалында ошол эле ылдамдыкта кайтып келбесе, каршы-циклдик колдоону кыскаруу тереңдегенден кийин эмес, эрте баскычта колдонуу баалуураак болушу мүмкүн. Мейкиндиктик кластерленүүнүн кыскарууда күчөшү бир убакта шокко дуушар болгон коңшу экономикалар айрым учурларда саясат координациясынан пайда көрүшү мүмкүн деген ойду колдойт. Булак муну так рецепттер эмес, гетерогендүү жыйынтыктардан келип чыккан саясат багыттары катары ачык чектейт.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

• Окун мыйзамы үлгүдөгү өлкөлөрдүн көпчүлүгүндө терс жумушсуздук–өндүрүш байланышы катары эмпирикалык колдоо табат.
• 2020-жылдагы COVID-19 көзөмөлү көпчүлүк өлкөлөрдө коэффициенттин белгисин же маанилүүлүк абалын өзгөртпөйт; бирок айрым өлкөлөрдө коэффициенттин чоңдугун олуттуу өзгөртөт.
• Gap жана биринчи айырма моделдери байланыштын багыты боюнча негизинен дал келгенине карабастан, коэффициенттин чоңдугу колдонулган ыкмага сезимтал.
• Жогорку кирешелүү өлкөлөрдүн орточо абсолюттук Окун коэффициенти орто жана төмөн киреше топторуна караганда чоңураак.
• Жумушсуздук сезимталдыгы орточо эсеп менен экономикалык кыскарууда кеңейүүгө караганда күчтүүрөөк.
• Окун коэффициенттери географиялык жактан оң кластерленүүнү көрсөтөт.
• Мейкиндиктик кластерленүү кыскаруу мезгилдеринде кеңейүүгө салыштырмалуу күчтүүрөөк.

Изилдөө колдобогон жыйынтыктар

• Окун коэффициенти бардык өлкөлөрдө бирдей эмес жана универсалдуу туруктуу катары түшүндүрүлбөйт.
• Ар бир өлкөдө кыскаруу коэффициенти сөзсүз кеңейүү коэффициентинен чоң деп айтууга болбойт.
• Төмөн кирешелүү өлкөлөрдө кичине коэффициент эмгек рыногу экономикалык шоктордон таасирленбейт деп далилдебейт.
• COVID фиктивдүү өзгөрмөсү пандемиянын ар бир өлкөдөгү ар башка өлчөмдөгү таасирин толук моделдештирбейт; ал 2020-жылдагы жалпы убакыт шогун гана бөлөт.
• Moran's I чек ара аралык себептик spillover таасиринин чоңдугун өлчөбөйт.
• Изилдөө эмгек рыногу институттарынын, формалдуу эместиктин же жумуштан чыгаруу чыгымдарынын Окун коэффициентине себептик таасирин түздөн-түз баалабайт.
• Жылдык маалыматтар кыска мөөнөттүү же кварталдык/айлык эмгек рыногу кыймылдарын кеңири кармай албайт.

Чектөөлөр жана келечектеги изилдөөлөр

Биринчи негизги чектөө — маалыматтардын жыштыгы. Жылдык маалыматтар орто жана узак мөөнөттүү кыймылдарды салыштыруу үчүн кең глобалдык камтууга мүмкүнчүлүк бергени менен, кыска мөөнөттүү эмгек рыногу ыңгайлашууларын тегиздеп жиберет. Маалыматтардын жеткиликтүүлүгү жакшырган сайын кварталдык же андан жогорку жыштыктагы глобалдык салыштыруулар убакыт динамикасын кененирээк бере алат.

Экинчи чектөө — өлкөлөр аралык жумушсуздук көрсөткүчтөрүнүн салыштырылуучулугу. Расмий жумушсуздук деңгээли формалдуу жана формалдуу эмес жумуштуулуктун ортосундагы чек араны ар башка экономикаларда бирдей деңгээлде чагылдырбайт. Бул маселе изилдөөнүн өзү документтештирген коэффициенттик гетерогендүүлүктүн бир бөлүгүн түшүндүрө ала турган маанилүү өлчөө аспектиси.

Үчүнчүдөн, 2020-жыл жалпы глобалдык убакыт шогу катары атайын моделдештирилген; мурунку кризистер үчүн өлкөгө мүнөздүү үзүлүү даталары жана күчү өз-өзүнчө бааланган эмес. Төртүнчүдөн, изилдөө формалдуу эместик жана институционалдык эмгек рыногу түзүмү менен шайкеш үлгүлөрдү көрсөткөнү менен, бул факторлорду түздөн-түз себептик регрессор катары баалабайт.

Мейкиндиктик талдоо да сүрөттөөчү мейкиндиктик көз карандылык деңгээлинде. Moran's I коэффициенттердин географиялык тартибин аныктайт, бирок коңшу өлкө таасиринин түз жана кыйыр чоңдугун бөлбөйт. Spatial lag, spatial error жана Spatial Durbin моделдери; секторлор боюнча Окун баалоолору; аялдар жана жаштар сыяктуу демографиялык топторду өзүнчө талдоо жана жогорку жыштыктагы маалыматтар — изилдөө сунуштаган табигый улантуу багыттары.

Булак жана ыкма жөнүндө эскертүү

Түпнуска аталышы: Cyclical Asymmetries and Spatial Dependence in Okun’s Law: Global Evidence from 163 Countries

Авторлор: Ángel Maridueña-Larrea; Ángel Martín-Román.

Жооптуу автор: Ángel Martín-Román.

Мекемелер: Facultad de Ciencias Sociales, Educación Comercial y Derecho, Universidad Estatal de Milagro; Facultad de Economía Agrícola, Universidad Agraria del Ecuador; Centro de Estudios Económicos para el Desarrollo del Ecuador; Observatorio de la Política Económica y Competitividad del Ecuador; Facultad de Ciencias Sociales, Jurídicas y de la Comunicación, Universidad de Valladolid.

Журнал: Economies.

Басмачы: MDPI.

Библиографиялык жазуу: 2026, 14(7), Макала 272.

DOI: 10.3390/economies14070272.

Даталар: Келип түшкөн 17 Март 2026; кайра каралган 26 Июнь 2026; кабыл алынган 3 Июль 2026; жарыяланган 13 Июль 2026.

Булак түрү: Рецензияланган, жарыяланган өлкөлөр аралык макроэконометрикалык изилдөө макаласы.

Лицензия: Creative Commons Attribution (CC BY). Verianla тексти булак макаланын толук тексттик котормосу же сүйлөм сайын кайра жазылган варианты эмес; булакта берилген ыкма, маалыматтар, коэффициенттер жана чектөөлөр өз алдынча окутуучу түзүмдө түшүндүрүлгөн.

Үлгү: 163 өлкө, 1992–2023 жылдык маалымат.

Негизги маалымат булактары: Реалдуу ИДП жана жумушсуздук көрсөткүчтөрү үчүн World Bank Indicators; өлкөлөрдүн географиялык шилтемелери үчүн geoBoundaries.

Негизги ыкмалар: Hodrick–Prescott фильтри менен \(\lambda=100\) колдонгон gap модели; 2020 COVID фиктивдүү өзгөрмөсү; биринчи айырма модели; кеңейүү жана кыскаруу компоненттерине бөлүнгөн асимметриялык gap модели; OLS; White гетероскедастикалуулукка туруктуу стандарттык каталары; ADF, PP жана KPSS стационардуулук тесттери; \(k=1,5,10\) эң жакын коңшу салмак матрицалары шартында Moran's I мейкиндиктик автокорреляция талдоосу.

Каржылоо: Испания Өкмөтүнүн Илим жана инновация министрлиги, PID2020-112509 GB-I00 долбоору.

Маалыматтардын жеткиликтүүлүгү: Окун мыйзамын баалоодо колдонулган көрсөткүч маалыматтары World Bank Indicators маалымат базасынан; геореференциялык маалыматтар geoBoundaries аркылуу жеткиликтүү.

Этикалык билдирүү: Institutional Review Board жана informed consent жоболору колдонулбайт.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Авторлор кызыкчылыктардын кагылышы жок экенин билдиришкен.

Авторлордун салымы: Концептуалдаштыруу жана ыкма Ángel Martín-Román; программалык камсыздоо, ресурстар жана маалыматтарды курациялоо Ángel Maridueña-Larrea; верификация, формалдуу талдоо жана изилдөө эки автор; алгачкы долбоор Ángel Maridueña-Larrea; кароо жана редакциялоо Ángel Martín-Román; визуалдаштыруу эки автор; көзөмөл Ángel Martín-Román; долбоорду башкаруу эки автор; каржылоону алуу Ángel Martín-Román тарабынан жүргүзүлгөн.

Методологиялык чек: Бул изилдөө өлкөлөр аралык байкоого негизделген макроэкономикалык байланыштарды баалайт. Окун коэффициентиндеги айырмачылыктар формалдуу эместиктин же айрым эмгек рыногу институттарынын себептик таасирин түздөн-түз баалоо эмес. Moran's I да себептик чек ара аралык spillover коэффициенти эмес.

Сүрөт жөнүндө эскертүү: Булактын 9–10-беттеринде киреше топтору жана жумушсуздук боюнча дүйнө карталары; 11–14-беттеринде COVID көзөмөлү, ыкмаларды салыштыруу, киреше топтору жана циклдик асимметрия графиктери; 16-бетинде тогуз панелдүү Moran's I мейкиндиктик чачыроо түзүмү берилген. Макала ичинде кайра чийүүдө булактын сандык маанилери колдонулушу керек, растрдык графиктен жалган тактык менен өлкө чекиттери алынбашы керек.