জন্ম-মৃত্যুর অনুপাত কী?
জন্ম-মৃত্যুর অনুপাত সদ্য শুরু হওয়া ব্যবসায় (জন্ম) এবং ব্যবসায় বন্ধকরণ (মৃত্যু) থেকে উত্পন্ন কাজের নেট সংখ্যা গণনা করতে চায় to জন্ম-মৃত্যুর পরিসংখ্যান শ্রম পরিসংখ্যান ব্যুরো (বিএলএস) দ্বারা প্রকাশিত হয় এবং এটি তার মাসিক বর্তমান কর্মসংস্থান পরিসংখ্যান (সিইএস) জরিপের অনুমানকে উন্নত করতে ব্যবহৃত হয়।
কী Takeaways
- জন্ম-মৃত্যুর অনুপাত সদ্য শুরু হওয়া ব্যবসায় (জন্ম) এবং ব্যবসায় বন্ধকরণ (মৃত্যু) থেকে উত্পন্ন কাজের নেট সংখ্যা গণনা করতে চায়। পরিসংখ্যান ব্যুরো অফ লেবার স্ট্যাটিস্টিকস (বিএলএস) প্রকাশ করেছে এবং এর অনুমানগুলি উন্নত করতে ব্যবহৃত হয় মাসিক বর্তমান কর্মসংস্থান পরিসংখ্যান (সিইএস) জরিপ birth জন্ম-মৃত্যুর অনুপাত তৈরি করা হয়েছিল কারণ সিইএস নমুনা নতুন সংস্থাগুলি থেকে উত্পন্ন কর্মসংস্থান বৃদ্ধির উল্লেখযোগ্য অংশ পুরোপুরি ক্যাপচার করতে ব্যর্থ হয়েছিল।
জন্ম-মৃত্যুর অনুপাত বোঝা
প্রতি মাসে প্রায় 142, 000 ব্যবসা প্রতিষ্ঠান এবং সরকারী সংস্থা সিইএস সমীক্ষার জন্য নমুনাযুক্ত হয়, যা সমস্ত নন-পারফরম বেতনভোগী কর্মচারীদের প্রায় এক তৃতীয়াংশ প্রতিনিধিত্ব করে।
সমস্যাটি হ'ল নতুন সংস্থাগুলি, কর্মসংস্থান বৃদ্ধির মূল উত্স, রাডার থেকে পড়ে যাওয়ার প্রবণতা। বিএলএস স্বীকৃতি দেয় যে এর নমুনা-ভিত্তিক প্রাক্কলনগুলি উদ্যোক্তা পরিবেশকে পুরোপুরি ক্যাপচার করতে ব্যর্থ হয়েছে কারণ কোনও সংস্থা কখন ব্যবসায়ের জন্য খোলে এবং যখন এটি নমুনা দেওয়ার জন্য উপলব্ধ হয় তার মধ্যে একটি সময়ের ব্যবধান থাকে।
এই কনড্রামটি দেওয়া, ব্যুরো দেউলিয়া বা নতুন ব্যবসায়িক কাঠামোয় হারিয়েছে বা তৈরি করা চাকরিগুলি অনুমান করার জন্য একটি পরিসংখ্যানের মডেল নিয়োগ করে কিছু নির্দিষ্ট সমন্বয় সাধন করে।
প্রাক্তন রাষ্ট্রপতি রোনাল্ড রেগান বিএলএসকে জন্ম-মৃত্যুর অনুপাতের সমন্বয় করার জন্য চাপ দিয়েছিলেন বলে অভিযোগ করার পরে তার প্রশাসনের কর্মসংস্থানের ডেটা তার প্রশাসন যে নতুন নতুন চাকরি তৈরি করতে সহায়তা করেছিল তার সংখ্যা উপেক্ষা করছে।
বিএলএস এর পদ্ধতি দুটি উপাদান নিয়ে গঠিত। প্রথমত, ব্যবসায়িক মৃত্যুর ফলে কর্মের ক্ষতিগুলি নমুনা থেকে বাদ দেওয়া হয় যাতে ব্যবসায়ের জন্ম থেকে নিখোঁজ কর্মসংস্থান লাভ হয়।
ব্যুরো তারপরে প্রক্রিয়াটি সম্পূর্ণ করে এবং কোনও ফাঁকা জায়গায় পূরণ করে। ব্যুরো অটো-রিগ্রসিটিভ ইন্টিগ্রেটেড মুভিং এভারেজ (এআরআইএমএ) সময় সিরিজের মডেল ব্যবহার করে গত পাঁচ বছরে জন্ম ও মৃত্যুর আসল ব্যবসায়ের ডেটা আঁকেন। ২০১১ সালে, বিএলএস বারবার পরিবর্তে ত্রৈমাসিক ভিত্তিতে পূর্বাভাস দিয়ে এর সিইএস সমীক্ষায় জন্ম-মৃত্যুর অনুপাত প্রয়োগ করতে শুরু করে।
জন্ম-মৃত্যুর অনুপাতের সমালোচনা
বিএলএস-এর মডেল-ভিত্তিক দৃষ্টিভঙ্গি প্রচুর যাচাই-বাছাই করেছে। জন্ম-মৃত্যুর অনুপাতের একটি বড় সমালোচনা হ'ল যে চাকরিতে নিখুঁত লাভ / ক্ষতি হ'ল প্রায়শই একটি ব্যবসায় চক্রের মোড় নেওয়ার ক্ষেত্রে ভুল হয়ে যায়। নমুনায় থাকা সংস্থাগুলি যদি হঠাৎ করে তাদের কর্মসংস্থানের ডেটা রিপোর্ট করা বন্ধ করে দেয় তবে তার অর্থ কি তারা ব্যবসায় থেকে বেরিয়ে গেছে বা তারা ঠিক সময়ে রিপোর্ট করতে ব্যর্থ হয়েছিল?
এটি পরিসংখ্যানগতভাবে historicalতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করে অনুমান করা হয়। তবে, যদি অর্থনীতিটি সবেমাত্র মারাত্মক মন্দায় প্রবেশ করেছে, গড় সংখ্যক সংস্থার চেয়ে বেশি সংস্থাগুলি ব্যবসায়ের বাইরে চলে যাবে, dataতিহাসিক তথ্যগুলি একটি ভুল ধারণা অনুমান করতে পারে। এটি ব্যবসায়ের বাইরে চলে যাওয়া সংস্থাগুলির সংখ্যা এবং তৈরি হওয়া কাজের সংখ্যাটিকে হ্রাস করতে পারে।
এই উদ্বেগগুলি এর প্যাচযুক্ত ট্র্যাক রেকর্ডে প্রতিফলিত হয়। অর্থনীতি যখন পুনরুদ্ধারের শুরুতে ধীরগতির হয় এবং এটিকে অবমূল্যায়ন করা হয় তখন সাধারণত জন্ম-মৃত্যুর অনুপাতের নতুন ব্যবসায়িক কাজের সৃজনকে গুরুত্ব দিয়ে থাকে for
এর ওয়েবসাইটে, বিএলএস স্বীকৃতি দেয় এর কৌশলটি ত্রুটি ছাড়াই নয়। বিএলএস নোট করে যে এটি "historicalতিহাসিক নিদর্শন এবং সম্পর্কের পূর্বাভাসযোগ্য ধারাবাহিকতা ধরে নিয়েছে এবং তাই হঠাৎ প্রবণতা পরিবর্তন হওয়ার সাথে সাথে অর্থনৈতিক বাঁকগুলি বা সময়কালে নির্ভরযোগ্য অনুমান উত্পাদন করতে কিছুটা অসুবিধা হতে পারে।"
