【潜力股分析】 宏观深度报告:美国非农数据为何频繁修订?
非农就业数据实际是估算值。美国劳工统计局(BLS)的非农数据依托当期就业统计调查(CES)生成,统计层面,CES 是一个分层简单随机抽样调查,即最后形成的就业数据是一个估算数据。CES 的有效样本约占美国所有非农工资雇员的26%。
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模型偏差、企业回复时滞等带来频繁修正。一是调查流程本身就存在修正机制,数据的多次修订本就存在:①源自于收集率的时滞。数据首次发布时,调查问卷的收集率约为60%;而在最终修正时,调查问卷的收集率上升至近90%。②源自于“净出生调整”模型的偏差。这一调整预测当月“新注册岗数-倒闭岗数”的净增量,并把预测估算出来的数字加到非农数据初值中。“净出生调整”模型也是资本市场最诟病非农数据的原因。因为它极度依赖历史规律,会导致在经济拐点时的数据严重失真。例如当经济突然变差时,模型会严重高估新企业的诞生,低估老企业的倒闭。继而使得非农就业初值较高,但在未来会带来大幅下修。二是调查中的不同行业、不同规模的企业覆盖率并不一致。政府部门的覆盖率极高,而小微企业特征会被漏估。三是调查中企业的回复率在下降,当前已不足一半。
资本市场认为非农当前的置信度变低。近年资本市场对非农就业数据初值的信任度下滑,概因终值与初值的偏差幅度规模持续处于较高水平。其中2025年一季度的三个月每月下修均超过了10 万人,而2025 年每个月的数据都进行了下修。频繁下修意味着此前公布的非农初值都存在不同程度的“虚高”。
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根据回复率与收集率来看,实际整体样本的代表性不足问题日渐突出,导致数据高度依赖模型的推测,非农数据对边际变化的指引能力显著下降。
其它数据可交叉验证就业市场。①ADP 私营就业数据;②季度的就业与工资普查(QCEW)数据;③现时人口调查(CPS)数据;④职位空缺与劳动力流动调查(JOLTS);⑤高频景气指标的侧面佐证等。
最新非农数据对此前加息预期纠偏。最新披露的6 月就业数据修订转为下修,冲击了“美国就业市场温和复苏”的预期。从结构来看,6 月新增就业增长几乎全部由教育和保健服务、专业和商业服务两个行业贡献。4、5 月主要的下修来源于休闲和酒店业。证实了非农数据“虚高”、休闲酒店娱乐等小微聚集行业,因企业问卷反馈滞后、模型外推偏差,是单边集中下修的源头等结论。
风险提示:就业韧性超预期风险;数据统计偏差风险;通胀粘性超预期风险。
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