4Alpha Research：美國就業數據是否存在系統性高估？

4 Alpha Research 研究員：Kamiu

在當今的全球經濟中，就業數據對於全球宏觀貨幣政策制定者和交易市場的重要性不言而喻。作為衡量經濟發展的重要指標，美國非農業數據一直備受關注。不過，市場上長期以來一直存在質疑聲音：為何美國就業數據與CPI走勢出現背離，為何家庭調查與企業調查有較大差異？這種分歧導致一些人對美國勞工部公佈的非農業數據產生懷疑，認為可能存在誤差甚至系統性高估，特別是2024年以來非農業數據屢屢異常、失業率大幅下降的情況下。月非農數據公佈後，對非農數據的系統性質疑進一步加劇。

接下來，我們將探討此現象背後的原因及其對市場分析和政策制定可能產生的影響。

一、為何美國就業數據長期以來被懷疑不準確甚至系統性高估？

美國勞工部（BLS）每月發布的非農就業數據包括就業人數、失業率等數據，一直被視為最重要的宏觀經濟指標之一。新增非農業就業人數反映了美國非農業部門的新增就業人數，包括政府部門以外的所有行業，如製造業、服務業和建築業。這些數據有助於了解美國就業市場的擴張速度以及勞動市場的緊張程度。失業率是指某一期間失業勞動力佔勞動力總數的比例。它是經濟健康狀況的另一個重要指標，反映了勞動市場的閒置程度。平均時薪反映了美國工人的收入水平，是衡量消費者購買力和潛在通膨壓力的重要指標。

非農就業數據對金融市場、政府政策制定和經濟預測有重要影響。投資者、經濟學家和政策制定者密切關注這份報告，以評估美國經濟的趨勢並做出相應的投資和決策。非農業數據的表現往往會影響聯準會的貨幣政策，進而影響全球金融市場。然而，近年來，越來越多的觀點認為美國就業數據不準確，可能被系統性地高估，主要原因如下：

1.不同來源的非農資料差異越來越大（具體如下），資料缺乏穩健性的問題越來越突出，引發對非農業資料可信度的質疑就業資料；

2、不同宏觀數據之間存在潛在的矛盾。在近期CPI數據大幅下滑的趨勢下，就業市場持續呈現溫和成長態勢。具體對比如下：

2024 年 1 月 :

CPI：根據美國勞工統計局數據，1月CPI季減0.1%，年增6.4%。

非農業就業資料：1月非農新增就業51.7萬人，失業率維持在3.4%。

2024 年 2 月 :

CPI：2月份CPI環比持平，較去年同期上漲6.0%。

非農業就業數據：2月非農新增就業31.1萬人，失業率小幅回落至3.3%。

2024 年 3 月 :

CPI：3月份，CPI環比下降0.2%，較去年同期上漲5.2%。

非農就業人數：3月非農就業人數增加23.5萬人，失業率持平。

2024 年 4 月 :

CPI：4月份，CPI環比下降0.4%，較去年同期上漲4.9%。

非農業就業數據：4月非農新增就業21.3萬人，失業率小幅上升至3.4%。

2024年5月 :

CPI：5月份，CPI環比下降0.3%，較去年同期上漲4.0%。

非農業就業數據：5月非農新增就業18.4萬人，失業率維持在3.4%。

2024 年 6 月 :

CPI：6月份，CPI季減0.2%，年增3.2%。

非農業就業數據：6月非農業新增就業17.6萬人，失業率小幅回落至3.3%。

上述數據描繪了一個略為奇怪的場景，即2024年上半年，美國CPI呈現逐月下降趨勢，但非農就業人數卻持續溫和上升，表現出較強的韌性，這不一致觀察者根據菲利普斯曲線做出的天真的預測。儘管歷史上多次證明菲利普斯曲線對實際情況的擬合和預測能力非常有限，而且它的具體彈性也是宏觀經濟學界長期爭論的話題，但數據與菲利普斯曲線的持續偏差從2023年至今更長的時間尺度上，仍會引起數據本身受到質疑（本文將暫時擱置CPI統計口徑的老式討論）；

3.非農資料所包含的分項資料相互矛盾。例如，在被市場普遍認為是近十年來最離奇的2024年5月非農就業數據中，就業人數錄得大幅增長，但失業率卻大幅上升。相矛盾（當然，5月份非農新增就業人數已在6月大幅下調，但這進一步加劇了市場和評論界的質疑）初始數據的可靠性）；

4.2024年起，非農業就業數據多次下調。自2023年以來，美國勞工統計局公佈的非農業數據已多次下調。例如，2024年5月非農業數據顯示新增就業人數27.2萬，遠超市場預期的18.5萬，但先前對非農業數據的修正讓市場對此數據的準確性產生懷疑。費城聯邦儲備銀行甚至暗示，2023年非農業就業數據可能高估新增就業人數高達80萬人；

5.非農就業數據與其他就業調查數據相矛盾，持續高於經濟學家集體預測。近幾個月來，季度就業和工資普查（QCEW）和美國私人就業（ADP）早已顯示出美國就業市場降溫的跡象，但非農業數據卻持續顯示美國就業表現出了意想不到的韌性。一般認為，非農就業數據不區分正規就業和非正規就業，而QCEW等數據更側重於正規就業統計，對非全日制和非全日制就業統計覆蓋範圍有限。

2、簡單介紹非農就業資料的計算方法

勞工統計局根據一系列詳細的調查和統計方法編制非農業就業數據。以下是計算非農就業人口的關鍵步驟和方法：

1.抽樣調查：勞工統計局透過住戶調查（當前人口調查，CPS）和企業調查（當前就業統計，CES）收集數據。住戶調查主要用於計算失業率和勞動參與率，企業調查則用於計算就業人數增加數和平均時薪；

2、行業分類：非農就業數據將就業分為不同行業類別，如製造業、建築業、服務業等，以便更詳細分析各行業的就業；

3.數據調整：主要包括季節調整及B/D調整：

• 為確保資料的準確性，勞工統計局會對資料進行季節性調整，以消除季節性因素對就業資料的影響。具體來說，首先，美國勞工統計局分析歷史數據來識別和量化季節性模式。季節性模式是指特定時間內因定期或可預測因素（例如假日、天氣變化、學校假期等）而導致的就業數據波動。其次，BLS採用S-ARIMA時間序列分析方法，利用歷史資料擬合模型參數，使殘差白噪聲，對原始資料進行季節差分，消除季節波動。

• 同時，由於CES調查無法即時捕捉新成立和關閉企業的就業變化，勞工統計局採用出生/死亡調整模型來估計這些變化，以便更準確地反映就業市場的實際情況。其中：出生模型估算了新成立企業創造的就業機會。該模型基於歷史數據，考慮不同行業的成長趨勢和宏觀經濟狀況，預測新企業對就業市場的貢獻；死亡模型：估計關閉企業失去的工作。此模型也基於歷史數據來分析企業倒閉的頻率和模式，以及宏觀經濟狀況對企業生存的影響。

3.結論：美國就業數據是否被刻意高估？

筆者認為，從受到質疑的角度來看，CPI與非農業就業數據本質上是相似的。這兩個具有重要宏觀經濟意義的月度數據始終屢屢被市場質疑是否被操縱，以滿足美國現任政客獲取支持和選票的需要，從而質疑聯準會的獨立性。當然，筆者不能完全排除這種陰謀論的可能性，但仍然認為近年來非農就業數據的異常和不一致更多是由於統計方法陳舊、美國經濟結構發生結構性變化所致。非法移民湧入的增加。

1.統計方法陳舊

如下所述，美國經濟的運作模式可能發生了結構性變化，但CES資料的季節調整和B/D調整高度依賴歷史資料模式，可能會導致巨大的偏差，其中B/D調整是最受詬病的。

數據顯示，5月新增非農業就業機會中，有23.1萬個來自B/D模型，這是根據新企業設立情況估算的。這些作業實際上並不算已生成，而是假設存在並直接包含在資料中。自2023年4月以來，B/D模式增加了190萬個就業崗位，占同期所有新增就業機會的56%。這意味著過去一年的就業成長有一半以上來自調整，導致大部分市場觀點直接指向B/D模式是5月24日非農業資料離譜的罪魁禍首，如圖所示以下。近年來，CES和CPS結果的百分比差異越來越大，這也被認為是CES抽樣方法和統計調整方法已經嚴重失效的鐵證。

2.疫情後美國經濟結構發生結構性變化

在COVID-19公共衛生事件前後，我們可以觀察到非正規工作的比例急劇上升，年輕人的工作意願迅速下降，而且這種現像一直持續至今。目前對於這現象還沒有特別有力的解釋。有人認為，非正規工作比例上升、就業意願下降，可能是新冠長期後遺症（LC）導致全體人口層面的整體勞動力能力下降，但目前還沒有結論。無論如何，可以肯定的是，非全日制就業比例的增加將大大增加非農業就業統計的難度。由於非農業資料是採用抽樣調查的方式進行的，同一個人同時從事多種兼職，必然會導致就業統計數據相對於實際情況高估，而消除這些噪音又會導致就業統計數據的高估。不成比例地增加。同時，大量勞動年齡人口退出勞動力（失業率的分母），也會導致失業率和就業增加的統計扭曲。

三、邊境管控不力，非法移民加速湧入

這與上述經濟結構的變化密切相關，沒有合法身分的非法移民明顯更有可能從事非正規工作。同時，非法移民的就業也會導致潛在的抽樣偏差。

BLS非農就業資料是基於CES抽樣調查，如果樣本無法充分代表非法移民就業情況，調查結果可能會與實際情況有所偏差。例如，如果CES調查抽樣（抽樣單位是雇主）涵蓋了更多傾向於僱用合法工人的大公司，而忽略了更有可能僱用非法移民的小型或地下公司，那麼就業數據很可能被高估。

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本文源自網路：4Alpha Research：美國就業資料是否有系統性高估？

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