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高华证券:劳动力市场流量数据预示着失业率粘性较高

2019-10-09 18:46:17来源:励志吧0次阅读

高华证券:劳动力市场流量数据预示着失业率粘性较高 2012-07-19 类别: 机构: 研究员:

[摘要]

我们通过失业人口流入和流出数据来预测短期内的失业率走势。这一分析中的重要概念是“流量恒定”失业率,即在失业人口流入和流出维持现状的情况下失业率最终达到的水平。

简单的回归分析显示,当前实际失业率与“流量恒定”失业率之差是预测随后三个月失业率走势的有效指标。

劳动力市场的最新流量数据预示着,从现在到9月份失业率将窄幅波动。这与我们对于今年年内和明年经济增速将非常疲软、难以带动失业率大幅下降的预测相一致。

了解并预测失业率变动的最简单工具是描述失业率变动与实际GDP增速之间关系的“奥肯定律”。具体而言,奥肯定律认为,在实际GDP增速较其潜在水平高出1个百分点的时期,每年失业率将下降0.5个百分点。由于我们预计今年年内和明年经济增长疲软、增速仅为1.5-2%,奥肯定律意味着失业率将难有改善,甚至会略有恶化。

分析并预测失业率动态的另一种方法是观察失业人口流入和流出状况。(相关介绍请参见纽约联储AysegulSahin和ChristinaPatterson近期发表的一篇网络文章。)直观而言,我们可以把失业率看作是一个水池,池内水量取决于水流入池子的速度(流入速度)和水流出池子的速度(流出速度)。当流入水量等于流出水量时,池内水量保持不变。但当流入速度超过流出速度时,池内水量将会上升。这一理论同样适用于劳动力市场:在经济衰退时,失业人口流入超过失业人口流出,导致失业率上升;而在经济复苏时,失业人口流出超过失业人口流入,带动失业率下降。

更具体而言,这一模型解释了失业率(u)随失业人口流入(s)和流出(f)而变动的情况:

u(t+1)=u(t)+s(t)*(1-u(t))-f(t)*u(t)其中u(t)和u(t+1)分别表示当月和下月的失业率。(需要注意的是,这一简单模型并未区分“从失业人口流向就业人口的人数”和“完全退出劳动力大军的人数”。)我们使用经济学家RobertShimer发明的一种方法来衡量这些流量数据。总而言之,流量数据是根据月度就业报告中居民调查提供的就业、失业和暂时失业统计数据构建的。

之后,以Sahin和Patterson的理论为依据,我们使用这些流量数据分几个步骤来预测短期内的失业率走势。首先,我们计算得出所谓的“流量恒定”失业率(u*),即在流入和流出速度保持现状的情况下失业率最终达到的水平,定义为u*(t)=s(t)/(s(t)+f(t))。“流量恒定”失业率是一个有用指标,因为长期内实际失业率趋于向着“流量恒定”失业率靠拢。

然后,我们将“流量恒定”失业率与实际失业率未来的变动关联起来。图表1表明实际与“流量恒定”失业率之差与随后三个月实际失业率的变动之间存在较密切的关系。我们对1948年5月至2012年6月的样本数据进行了简单回归计算,结果印证了这一联系:测算得出的关联系数具有高度的统计显著性,t统计量为9.7,等式的r平方值为0.11。加入实际和流量恒定失业率之差以及首次申领失业救济人数近期变动(可被看作是预示失业率未来流入变动的信息)的更多数据后,拟合度上升至0.51(未在图中标明)。

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