近期，美国非农就业数据频繁且大幅度的修正引发了市场的广泛关注和质疑。东吴证券首席经济学家芦哲及其团队，通过对这些修正的深入分析，揭示了其背后的原因及可能的市场影响。
报告指出，自2023年以来，美国非农就业数据经历了多次重大修正，这些修正主要源于调查问卷反馈的滞后性、不同调查统计口径的分歧以及估算模型的失真等问题。这些技术性因素虽然并非有意“粉饰太平”，但确实反映了美国就业市场的一些现实问题，如小型企业经营环境的恶化和非法移民对就业市场的贡献。
在月度修正方面，美国劳工统计局（BLS）每月公布非农就业数据时，都会对前两个月的数据进行修正。这种修正的频繁发生，主要是由于企业延迟反馈问卷的现象普遍存在。尤其是在疫情危机后，企业调查（CES）的初次反馈率显著下降，导致非农数据的下修变得愈发频繁。这一现象可能暗示小型企业的经营状况正在恶化，反馈问卷的积极性降低，从而影响了数据的准确性。
除了月度修正外，BLS每年还会对上一年全年的数据进行全面的年度校准。这一校准过程包括基于失业保险数据、企业生死模型、人口普查数据等多个方面的调整。其中，基于失业保险的校准尤为关键，因为它可以弥补CES调查样本的有限性。然而，由于QCEW（基于失业保险记录的就业和工资季度普查数据）难以捕捉到非法移民的就业情况，这可能导致非农就业数据的低估。
报告还指出，企业成立与倒闭对就业净增长的影响也是不可忽视的。为此，BLS引入了企业净出生-死亡模型（NBD）进行估算。然而，由于模型假设与实际情况存在偏差，NBD模型在某些时期可能高估了就业增长。特别是在疫情危机后，美国新注册企业数目大幅增加，这进一步加大了模型高估的风险。
BLS每年还会对家庭调查（CPS）数据进行校准，以调整失业率等关键指标。在2024年的年度校准中，由于人口普查局更新了移民人口数据，特别是将南部边境的移民纳入统计，这可能导致失业率的上调。因为这些新纳入统计的移民群体失业率通常较高，从而拉高了整体的失业率水平。
对于即将到来的2024年度大校准，报告预计非农就业数据可能存在大幅下修的风险，同时失业率也可能上调。这一预期引发了市场的广泛关注，因为数据修正可能给市场带来负面冲击。投资者和决策者需要密切关注这些修正，以准确评估美国就业市场的真实状况。
报告最后提醒投资者注意模型风险、统计风险和样本风险。由于非农就业数据的编制依赖于复杂的统计学模型，模型参数的大幅调整可能加大分析误判的风险。同时，企业和家庭调查响应率的下降也可能导致数据质量下降和统计误差扩大。非农就业数据主要覆盖合法就业，可能低估了非法移民、零工经济从业者等群体的就业情况。
