4Alpha Research：美国就业数据是否存在系统性高估？

4 Alpha 研究员：Kamiu

在当今的全球经济中，就业数据对全球宏观货币政策制定者和交易市场的重要性不言而喻。作为衡量经济发展的重要指标，美国非农就业数据历来备受关注。然而，市场中早已存在质疑的声音：为何美国就业数据与CPI走势背离，家庭调查与企业调查为何存在较大差异？这种分歧导致部分人士对美国劳工部公布的非农就业数据产生怀疑，认为可能存在误差甚至系统性高估，尤其随着2024年以来非农数据屡屡出现异常，以及2024年7月非农数据的大幅下滑，对非农数据的系统性质疑进一步加剧。

接下来，我们将探讨这一现象背后的原因及其对市场分析和政策制定可能产生的影响。

1、为何美国就业数据长期被怀疑不准确甚至被系统性高估？

美国劳工部（BLS）每月公布的非农就业数据包括就业人数和失业率等数据，历来被视为最重要的宏观经济指标之一。非农就业岗位新增数量反映美国非农部门新增就业岗位数量，包括政府部门以外的所有行业，如制造业、服务业、建筑业等。该数据有助于了解美国就业市场的扩张速度和劳动力市场的紧张程度。失业率是指一定时期内失业劳动力占总劳动力的比例，是衡量经济健康状况的另一重要指标，反映劳动力市场的闲置程度。平均小时工资反映美国工人的收入水平，是衡量消费者购买力和潜在通胀压力的重要指标。

非农就业数据对金融市场、政府政策制定和经济预测有着重要影响。投资者、经济学家和政策制定者密切关注这一报告，以评估美国经济的走势并做出相应的投资和决策。非农就业数据的表现往往影响美联储的货币政策，进而影响全球金融市场。然而，近年来，越来越多的观点认为美国就业数据不准确，可能被系统性高估，主要原因如下：

1.不同来源的非农数据之间的差异越来越大（详见下文），数据稳健性不足的问题越来越突出，导致人们对非农就业数据的可信度产生怀疑；

2、不同宏观数据之间存在潜在矛盾。在近期CPI数据明显回落的趋势下，就业市场继续呈现温和增长态势。具体对比如下：

2024 年 1 月 :

消费者物价指数（CPI）：据美国劳工统计局公布，1月份CPI环比下降0.1%，同比增长6.4%。

非农就业数据：1月新增非农就业岗位51.7万个，失业率维持在3.4%。

2024 年 2 月 :

居民消费价格指数（CPI）：2月份CPI环比持平，同比上涨6.0%。

非农就业数据：2月新增非农就业岗位31.1万个，失业率小幅下降至3.3%。

2024 年 3 月 :

居民消费价格指数（CPI）：3月份，CPI环比下降0.2%，同比上涨5.2%。

非农就业人数：3月非农就业人数增加23.5万，失业率持平。

2024 年 4 月 :

居民消费价格指数（CPI）：4月份，CPI环比下降0.4%，同比上涨4.9%。

非农就业数据：4月新增非农就业岗位21.3万个，失业率小幅上升至3.4%。

2024 年 5 月 :

居民消费价格指数（CPI）：5月份，CPI环比下降0.3%，同比上涨4.0%。

非农就业数据：5月美国新增非农就业岗位18.4万个，失业率维持在3.4%。

2024 年 6 月 :

居民消费价格指数（CPI）：6月份，CPI环比下降0.2%，同比上涨3.2%。

非农就业数据：6月新增非农就业岗位17.6万个，失业率小幅下降至3.3%。

上述数据描绘出了一种略显奇怪的情景，即2024年上半年，美国CPI呈现逐月下降趋势，但非农就业人数却持续温和上升，表现出较强的韧性，这与观察人士基于菲利普斯曲线做出的天真预测不一致。虽然菲利普斯曲线在历史上已被多次证明对实际情况的拟合和预测能力非常有限，其具体的弹性大小也是宏观经济学界长期争论的话题，但从2023年至今，数据在更长的时间尺度上持续偏离菲利普斯曲线，仍会导致数据本身受到质疑（本文暂时抛开关于CPI统计口径的老生常谈）；

3、非农数据所包含的分项数据相互矛盾。例如，在被市场普遍认为是近十年来最为诡异的2024年5月非农就业数据中，就业人数录得大幅增长，但在劳动力人口并未大幅增加的情况下，失业率却大幅上升，形成了难以自圆其说的自相矛盾（当然，5月新增非农就业人数已在6月被大幅下修，但这进一步加剧了市场和评论圈对初始数据可靠性的怀疑）；

4、从2024年开始，非农就业人数多次被下修。自2023年以来，美国劳工统计局公布的非农就业数据多次被下修。例如，2024年5月的非农就业数据显示新增就业岗位27.2万个，远超市场预期的18.5万个，但此前非农就业数据的多次修正，让市场对这一数据的准确性产生了怀疑。费城联储甚至暗示，2023年非农就业数据可能高估了新增就业岗位多达80万个；

5、非农就业数据与其他就业调查数据相矛盾，继续高于经济学家的集体预测。近几个月来，美国季度就业和工资普查（QCEW）和美国私人就业（ADP）早已显示出美国就业市场降温的迹象，但非农数据却一致表明，美国就业表现出意想不到的韧性。一般认为，非农就业数据不区分正规和非正规就业，而QCEW等数据更侧重于正规就业统计数据，对非正规和兼职就业统计数据的覆盖有限。

2. 简单介绍一下非农就业数据的计算方法

美国劳工统计局根据一系列详细的调查和统计方法编制非农就业数据。以下是计算非农就业人数的主要步骤和方法：

1. 抽样调查：BLS通过家庭调查（Current Population Survey，CPS）和企业调查（Current Employment Statistics，CES）收集数据，家庭调查主要用于计算失业率和劳动参与率，企业调查用于计算就业岗位增加数量和平均小时工资；

2.行业分类：非农就业数据将就业划分为不同的行业类别，如制造业、建筑业、服务业等，从而更加详细地分析各行业的就业情况；

3.数据调整：主要包括季节调整和B/D调整：

• 为了保证数据的准确性，BLS 会对数据进行季节性调整，以消除季节性因素对就业数据的影响。具体来说，首先，BLS 分析历史数据来识别和量化季节性模式。季节性模式是指就业数据在特定时间段内由于有规律或可预测的因素（如节假日、天气变化、学校假期等）而产生的波动。其次，BLS 使用 S-ARIMA 时间序列分析方法，利用历史数据拟合使残差为白噪声的模型参数，并对原始数据进行季节性差分，以消除季节性波动。

• 同时，由于CES调查无法实时掌握新成立和关闭企业的就业变化情况，BLS采用了出生/死亡调整模型来估算这些变化，以便更准确地反映就业市场的实际情况。其中：出生模型估算新成立企业创造的就业岗位。该模型基于历史数据，并考虑不同行业的增长趋势和宏观经济状况，以预测新企业对就业市场的贡献；死亡模型：估算关闭企业损失的就业岗位。该模型同样基于历史数据，以分析企业关闭的频率和模式，以及宏观经济状况对企业生存的影响。

3.结论：美国就业数据是否被故意高估？

笔者认为，从被质疑程度来看，CPI和非农就业数据性质类似，这两个具有重要宏观经济意义的月度数据始终被市场反复质疑是否被操纵以满足美国现任政客对支持和选票的需求，从而质疑美联储的独立性。当然，笔者也不能完全排除这种阴谋论的可能，但依然认为，近年来非农就业数据的异常和不一致性，更多的是因为统计方法陈旧、疫情后美国经济结构的结构性变化、非法移民的不断涌入等因素。

1. 统计方法过时

正如下文所述，美国经济的运行模式可能已经发生了结构性变化，但CES数据的季节调整和B/D调整高度依赖历史数据模式，可能导致巨大的偏差，其中B/D调整最为人诟病。

数据显示，5月份所有新增非农就业岗位中，有23.1万个来自B/D模型，即基于新企业成立的估算值。这些就业岗位实际上并没有被算作已经产生，而是被假定存在并直接计入数据中。自2023年4月以来，B/D模型增加了190万个就业岗位，占同期所有新增就业岗位的56%。这意味着过去一年就业增长中有一半以上来自调整，导致大多数市场观点将B/D模型直接指向24日非农数据离谱的罪魁祸首，如下图所示。近年来，CES与CPS结果之间的百分比差异越来越大，这也被认为是CES抽样方法和统计调整方法严重失效的铁证。

2. 疫情后美国经济结构发生结构性变化

在COVID-19公共卫生事件前后，我们可以观察到非正规工作占比的急剧上升和年轻人就业意愿的快速下降，而且这种现象一直持续到今天。目前，对这种现象还没有特别有力的解释。有人认为，非正规工作占比的上升和就业意愿的下降可能是新冠的长期后遗症（LC）导致整个人口层面的总体劳动能力下降所致，但目前尚无定论。无论如何，可以肯定的是，兼职工作占比的上升将大大增加非农就业统计的难度。由于非农数据是以抽样调查的方式进行的，同一个人同时从事多个兼职工作必然会导致就业统计数字相对于实际情况被高估，而消除这些噪音又会导致调查成本不成比例的增加。与此同时，大量劳动年龄人口退出劳动力市场（失业率的分母），也会导致失业率和就业增加的统计扭曲。

3.边境管控不力，非法移民流入加速

这与上述经济结构的变化密切相关，没有合法身份的非法移民从事非正规就业的可能性显著增加，同时，非法移民的就业也会导致潜在的抽样偏差。

BLS非农就业数据基于CES抽样调查，如果样本不能充分代表非法移民的就业情况，调查结果可能会与实际情况出现偏差。例如，如果CES调查抽样（抽样单位是雇主）涵盖了更多倾向于雇用合法工人的大公司，而忽略了非法移民更有可能工作的小型或地下公司，那么就业数据很可能会被高估。

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