Labor market equilibrium and unobserved macroeconomic indicators

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The authors of the article proposes a methodology for assessing a number of unobserved macroeconomic indicators. The methodology has been tested on the example of the Russian economy. The main research purpose was to determine the values of the equilibrium wage, the equilibrium headcount and the value of potential GDP. The solution of the latter task is carried out on the basis of information on the quantitative characteristics of the labor market without unemployment. The author's model constructed is based on two-factor functions of labor supply and demand at the macro level. This model acts as a tool for solving the problem. The model of the labor market in a state of equilibrium has been tested on statistical data for the Russian Federation. Calculations were performed for the years 2001 to 2016. Calculations have shown that the gap between the observed and potential values of Russia's GDP in all years of the period under review was negative. It is shown that achieving equilibrium in the labor market requires an increase in the number of employees. The relative deviations of the observed wage from the equilibrium value turned out to have different signs in different years. The article will be of interest to the employees of public authorities developing economic strategy, scientists, economists, academic staff and students of economic universities.

About the authors

Evgeniy Fedorovich Vinokurov

Central Economic and Mathematical Institute of the Russian Academy of Sciences

Email: evinokurov@yandex.ru
Старший научный сотрудник, кандидат экономических наук

References

  1. Ахундова О.В., Коровкин А.Г. Опыт оценки естественного уровня безработицы в экономике России. / Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. - М.: МАКС Пресс, 2006. – 488-507 c.
  2. Брагин В.А., Осаковский В.В. Оценка естественного уровня безработицы в России в 1994-2003 гг.: Эмпирический анализ // Вопросы экономики. – 2004. – № 3. – c. 95-104.
  3. Винокуров Е.Ф. Двухфакторные функции предложения труда на макроуровне: тема с вариациями // Экономика труда. – 2023. – № 5. – c. 653-664.
  4. Винокуров Е.Ф. Увеличение оплаты труда в России: мультипликативный эффект // Экономическая наука современной России. – 2018. – № 4. – c. 114-125.
  5. Винокуров Е.Ф. Закон Оукена: ревизионистский подход // Системное моделирование социально-экономических процессов: Труды 43-й Международной научной школы-семинара имени академика С.С. Шаталина, г. Воронеж 13-18 октября 2020 г. 2021, издательство ВГУ. Воронеж, 2020. – c. 85-90.
  6. Винокуров Е.Ф. К вопросу об определении уровня естественной безработицы // Экономическая наука современной России. – 2012. – № 1. – c. 62-72.
  7. Винокуров Е.Ф. Спрос и предложение труда в макроэкономике: теоретические соображения и расчеты // Экономическая наука современной России. – 2022. – № 3. – c. 16-25.
  8. Винокуров Е.Ф. Чарльз Кобб и Пол Дуглас против Артура Оукена // Вестник ЦЭМИ. – 2020. – № 1.
  9. Капелюшников Р.И., Ощепков А.Ю. Российский рынок труда: парадоксы посткризисного развития. / Препринт WP3/2014/04. - М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2014. – 41 c.
  10. Китрар Л.А., Липкинд Т.М., Остапкович Г.В., Чусовлянов Д.С. Практика идентификации ненаблюдаемых компонент в траектории ВВП: потенциальный уровень и краткосрочные разрывы // Вопросы статистики. – 2015. – № 10. – c. 13-25.
  11. Нижегородцев Р.М. Иллюзия равновесия на рынке труда // Экономические стратегии. – 2005. – № 5-6. – c. 118-123.
  12. Орлова Е.А., Белоусов Д.Р., Галимов Д.И. О модели потенциального ВВП и разрыва выпуска для российской экономики // Проблемы прогнозирования. – 2020. – № 2. – c. 60-71.
  13. Российский рынок труда: тенденции, институты, структурные изменения. / Доклад Центра трудовых исследований (ЦеТИ) и Лаборатории исследований рынка труда (ЛИРТ) НИУ ВШЭ/ под редакцией В. Гимпельсона, Р. Капелюшникова и С. Рощина. - Москва: Высшая школа экономики, 2017. – 148 c.
  14. Cotis J.P., Elmeskov J., Mourougane A. Estimates of potential output: Benefits and pitfalls from a policy perspective. / Reichlin L. (ed.). The Euro area business cycle: stylized facts and measurement issues. - London, 2004. – 35-60 p.
  15. Kichian M. Measuring potential output with a state space framework. / Bank of Canada Working Paper 99-9., 1999.
  16. Kuttner K.N. Estimating potential output as a latent variable // Journal of Business and Economic Statistics. – 1994. – № 12(3). – p. 361-368.
  17. McMorrow K., Roeger W. Potential output: measurement methods, «new» economy influences and scenarios for 2001-2010 - a comparison of the EU15 and the US. / European Commission Economic Papers No. 150., 2001.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Vinokurov E.F.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».