오쿤의 법칙

1. 개요

오쿤의 법칙은 경험적 법칙으로, 실업률과 국내총생산(GDP) 성장률 간의 관계를 나타낸다. 오쿤의 법칙에 따르면, 산출량 증가와 실업률 감소, 노동력 참여율 변화, 노동 시간 및 노동 생산성의 변화가 연관된다. 이 법칙은 GDP 성장률과 실업률 변화를 통해 귀납적으로 증명되며, 실업률 상승이 GDP 감소를 초래하는 현상을 설명한다. 오쿤의 법칙은 고용 없는 성장을 설명하는 데에도 사용되며, 노동 생산성 증가나 경제 활동 인구 증가가 실업률 감소 없이 산출량 증가를 가져올 수 있음을 보여준다. 오쿤의 법칙은 갭(Gap) 버전과 성장률 형태로 표현되며, 실업률과 GDP 간의 단기 추세 분석 도구로 활용된다.

2. 의미

오쿤의 법칙은 경험 법칙으로, 생산성과 같은 다른 요소를 고려하지 않고 산출량과 실업률 간의 관계를 나타낸다. 오쿤이 처음 제시한 법칙은 산출량이 3% 증가하면 실업률이 1% 감소하고, 경제활동인구 비율은 0.5% 감소, 1인당 노동 시간은 0.5% 감소하며, 시간당 산출량은 1% 증가한다는 것이었다. 이 관계는 국가와 시기에 따라 달라진다.

이 관계는 GDP 또는 GNP 성장률과 실업률의 변화를 이용하여 귀납적으로 증명된다. 마틴 프라초우니(Martin Prachowny)는 실업률이 1% 상승할 때 산출량이 3% 감소한다고 추정했다. 시간이 지남에 따라 실업률이 산출량 변화에 더 민감하게 반응하는 경향이 나타난다. 앤드루 아벨(Andrew Abel)과 벤 버냉키는 최근 자료를 바탕으로 실업률 1% 상승이 산출량 2% 감소를 가져온다고 추정했다.

실업 증가는 다음과 같은 이유로 GDP 변화에 더 큰 영향을 미칠 수 있다.

* 임금으로 인한 자금 순환의 승수효과 감소
* 실망 실업자는 통계에 포함되지 않음
* 취업자의 노동 시간 단축
* 필요 이상의 고용 유지로 인한 노동 생산성 저하

오쿤의 법칙은 노동 생산성이나 경제 활동 인구 비율이 증가하면 실업률 감소 없이도 산출량 증가가 가능하다는 고용없는 성장을 설명하는 데 유용하게 사용된다. 또한 GDP가 양의 값을 가져도 실업률은 증가할 수 있음을 보여준다.

3. 수학적 설명

오쿤의 법칙은 실업률과 생산량 간의 관계를 나타내는 법칙으로, 다음과 같이 두 가지 형태로 표현될 수 있다.

갭(Gap) 버전:

:$(\backslash overline\{Y\}-Y)/\backslash overline\{Y\}\; =\; c(u-\backslash overline\{u\})$

성장률(Growth Rate) 버전:

:$\backslash Delta\; Y/Y\; =\; k\; -\; c\; \backslash Delta\; u\backslash ,$

각 식에 사용된 기호는 다음과 같다.

* $\backslash overline\{Y\}$: 완전고용 상태에서의 잠재산출량(GDP)
* $Y$: 실제 총산출량
* $\backslash overline\{u\}$: 자연실업률
* $u$: 실제 실업률
* $c$: 실업률 변화와 산출량 변화의 상관 계수
* $\backslash Delta\; Y$: 특정 연도와 다음 연도 간 실제 산출량의 변화
* $\backslash Delta\; u$: 특정 연도와 다음 연도 간 실제 실업률의 변화
* $k$: 완전 고용 상태에서의 산출량 평균 성장률

일반적으로 갭 버전보다는 성장률 버전이 더 널리 사용된다. 갭 버전의 경우, $\backslash overline\{Y\}$와 $\backslash overline\{u\}$를 측정하기 어렵다는 단점이 있기 때문이다.

3.1. 갭(Gap) 버전

다음은 오쿤의 법칙의 갭(Gap) 버전에 대한 설명이다.

:$(\backslash overline\{Y\}-Y)/\backslash overline\{Y\}\; =\; c(u-\backslash overline\{u\})$
* $\backslash overline\{Y\}$는 완전고용 상태에서의 잠재산출량(GDP)이다.
* $Y$는 실제 총산출량이다.
* $\backslash overline\{u\}$는 자연실업률이다.
* $u$는 실제 실업률이다.
* $c$는 실업의 변화와 산출량의 변화의 상관 계수이다.

단, $c$는 0보다 크다.

위의 식에서 $\backslash overline\{Y\}$ 와 $\backslash overline\{u\}$는 측정할 수 없는 값이기 때문에 실제로 적용하는 데 어려움이 있다. 1955년 이후 미국의 경우, c의 값은 일반적으로 2 또는 3 정도였다. 1965년경부터는 3에서 2 정도로 변화했다.

오쿤의 법칙은 다음과 같은 형태로도 나타낼 수 있다.

:$\backslash Delta\; Y/Y\; =\; k\; -\; c\; \backslash Delta\; u\backslash ,$
* $Y$ 와 $c$ 의 정의는 위와 동일하다.
* $\backslash Delta\; Y$는 어떤 기준년도와 다음 해의 실제 산출량의 변화이다.
* $\backslash Delta\; u$는 어떤 기준년도와 다음 해의 실제 실업률의 변화이다.
* $k$는 완전 고용 상태에서의 산출량의 평균 성장률이다.

현재 미국의 경우, k는 약 3%이고 c는 약 2이므로, 위의 식은 다음과 같이 쓸 수 있다.

:$\backslash frac\{\backslash Delta\; Y\}\{Y\}\; =\; 0.03\; -\; 2\; \backslash ,\; \backslash Delta\; u.\backslash ,$

3.2. 차분(Difference) 또는 성장률(Growth Rate) 버전

오쿤의 법칙의 차분 또는 성장률 버전은 다음과 같이 표현된다.

:$\backslash frac\{\backslash Delta\; Y\}\{Y\}\; =\; k\; -\; c\; \backslash Delta\; u\backslash ,$

* $Y$: 실제 산출량
* $\backslash Delta\; Y$: 특정 연도와 다음 연도 간 실제 산출량의 변화
* $\backslash Delta\; u$: 특정 연도와 다음 연도 간 실제 실업률의 변화
* $c$: 실업률 변화와 산출량 변화 간의 상관 계수
* $k$: 완전 고용 상태에서의 산출량 평균 성장률

이는 산출량의 변화율과 실업률의 변화 간의 관계를 나타낸다.

현재 미국의 경우, k는 약 3%이고 c는 약 2이므로, 이 방정식은 다음과 같이 쓸 수 있다.

:$\backslash frac\{\backslash Delta\; Y\}\{Y\}\; =\; 0.03\; -\; 2\; \backslash ,\; \backslash Delta\; u.\backslash ,$

이 식은 실업률이 1% 증가할 때마다 산출량 성장률이 2% 감소함을 의미한다.

증명:

오쿤의 법칙의 첫 번째 형태는 다음과 같다.

:$\backslash frac\{\backslash overline\{Y\}-Y\}\{\backslash overline\{Y\}\}\; =\; 1-\backslash frac\{Y\}\{\backslash overline\{Y\}\}\; =\; c(u-\backslash overline\{u\})$

양변에 연간 차분을 적용하고, 통분 등의 과정을 거쳐 정리하면 다음과 같은 식을 얻을 수 있다.

:$\backslash frac\{\backslash Delta\; Y\}\{Y\}\; \backslash approx\; \backslash frac\{\backslash Delta\; \backslash overline\{Y\}\}\{\backslash overline\{Y\}\}\; +\; c(\backslash Delta\; \backslash overline\{u\}-\backslash Delta\; u)$

여기서 자연 실업률의 변화($\backslash Delta\; \backslash overline\{u\}$)는 0에 가깝고, 완전 고용 산출량의 성장률($\backslash frac\{\backslash Delta\; \backslash overline\{Y\}\}\{\backslash overline\{Y\}\}$)은 평균값 k와 같다고 가정하면, 최종적으로 다음과 같은 오쿤의 법칙 성장률 형태의 식을 얻게 된다.

:$\backslash frac\{\backslash Delta\; Y\}\{Y\}\; \backslash approx\; k\; -\; c\; \backslash ,\; \backslash Delta\; u.$

4. 활용 및 평가

오쿤의 법칙은 실업률 변화와 GDP 성장률 간의 경험적인 관계를 나타내는 법칙으로, "오쿤의 경험 법칙"이라고도 불린다. 이 법칙은 생산성 등의 요소를 고려하지 않고, 오직 실업률과 GDP 성장률 간의 관계만을 다룬다.

오쿤의 원래 설명에 따르면, 산출량(GDP)이 3% 증가하면 실업률은 1% 감소하고, 경제활동인구 비율은 0.5% 감소, 1인당 노동 시간은 0.5% 감소하며, 시간당 산출량(노동 생산성)은 1% 증가한다. 그러나 이 관계는 국가와 시기에 따라 다르게 나타난다.

마틴 프라초우니(Martin Prachowny)는 실업률이 1% 상승할 때 산출량이 3% 감소한다고 추정했으며, 앤드루 아벨(Andrew Abel)과 벤 버냉키(Ben Bernanke)는 최근 자료를 바탕으로 실업률 1% 상승이 산출량 2% 감소를 가져온다고 추정했다.

실업률 변화보다 GDP 변화가 더 빠르게 나타나는 이유는 다음과 같다.

* 임금으로 인한 자금 순환의 승수효과 감소
* 실망 실업자는 통계에 포함되지 않음
* 취업자의 노동 시간 단축
* 필요 이상의 고용 유지로 인한 노동 생산성 저하

오쿤의 법칙은 고용없는 성장을 설명하는 데 유용하게 사용될 수 있다. 노동 생산성이나 경제 활동 인구가 증가하면 실업률 감소 없이도 산출량 증가가 가능하기 때문이다. 또한, GDP가 성장하더라도 실업률이 증가할 수 있음을 보여준다.

오쿤의 법칙은 단기 예측에서 더 높은 정확도를 보이는 경향이 있으며, 실업률과 실질 GDP 간의 단기 추세 분석 도구로 활용된다. 샌프란시스코 연방 준비 은행은 과거 경기 침체 자료를 통해 오쿤의 법칙이 유용한 이론임을 확인했다.

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5. 비판적 시각

오쿤의 법칙은 경험 법칙이므로 생산성 등 다른 요소를 고려하지 않는다. 오쿤이 처음 제시한 법칙은 산출량이 3% 증가하면 실업률은 1% 감소하고, 경제활동인구 비율은 0.5% 감소, 1인당 노동 시간은 0.5% 감소하며, 시간당 산출량은 1% 증가한다는 것이었다.

이 관계는 국가와 시기에 따라 달라진다.

이 관계는 GDP 또는 GNP 성장률과 실업률의 변화를 통해 귀납적으로 증명된다. 마틴 프라초우니는 실업률이 1% 상승할 때 산출량이 3% 감소한다고 추정했다. 산출량 변화에 대한 실업률의 민감도는 시간이 지날수록 상승하는 경향을 보인다. 앤드루 아벨과 벤 버냉키는 최근 자료를 바탕으로 실업률 1% 상승이 산출량 2% 감소를 가져온다고 추정했다.

실업이 증가하면 다음과 같은 현상이 나타난다.

* 임금으로 인한 자금 순환의 승수효과 감소
* 실망 실업자는 통계에 포함되지 않음
* 취업자의 노동 시간이 짧아짐
* 필요 이상의 고용 유지로 인한 노동 생산성 저하

이러한 이유로 실업률 증가보다 GDP 변화가 더 빠르게 나타날 수 있다.

오쿤의 법칙은 노동 생산성이 상승하고 경제 활동 인구 비율이 증가하면 실업률 감소 없이 산출량 증가가 가능하다는 고용없는 성장을 설명하는 데 유용하게 사용된다. 또한 GDP가 양의 값을 가져도 실업률은 증가할 수 있음을 보여준다.