9月非農就業數據會再次出現“大幅下修”,並開啟“降息50個基點”的可能性嗎?
Wallstreetcn
Goldman Sachs與Standard Chartered警告,非農每月的就業數據可能被高估了4萬到7萬個職位。美國勞工部將於9月9日公布非農就業數據的年度基準修正,此次修正可能一次性下調55萬至80萬個虛增職位,促使聯準會仿效去年9月,再次選擇50個基點的大幅降息。
美國就業數據可能又將迎來“打臉式”大幅下修,為9月降息50個基點鋪路。
9月9日,美國勞工部(BLS)將公布非農就業數據的年度基準修正。Goldman Sachs、Standard Chartered等根據數據推演,這可能會是一場高達55萬—80萬個職位的大幅“就業打假”,這將直接衝擊市場對美國勞動力市場的信心,也可能迫使聯準會像去年9月一樣,進行一次50個基點的大幅降息。
數據大幅下修的主要原因有二。一是出生-死亡模型失真,該模型高估了新企業創造的就業。二是非法移民大幅減少,導致勞動力人口被系統性高估。據估算,這些偏差使得實際就業可能每月被高估4萬到7萬人,相當於一年累計虛增55萬至80萬職位。
這背後的意義非常重大,Goldman Sachs資深交易員表示,現在決定Powell節奏的關鍵不是通膨,而是就業。如果本次修正與去年9月類似(當時BLS也下修80萬職位,聯準會隨即大降息50個基點),Powell可能將再次面臨“是否一次性降息50個基點”的抉擇,即使只是為了“自證清白”——去年的降息並非政治妥協,而是基於真實的經濟放緩。
Standard Chartered估算BLS公布的NFP每月比實際高出7萬個職位
Goldman Sachs指出,導致就業數據失真的最大源頭,是BLS長期使用的“出生-死亡模型”。這套模型用來估算新開企業創造的職位數量,但並不基於真實企業登記或繳稅數據,而是模型預估,容易系統性高估就業增長。相比之下,QCEW(季度就業與工資普查)和BDM(企業就業動態)基於企業實際繳納失業保險的紀錄,被視為更真實可信的“黃金標準”。
Goldman Sachs用自研模型,結合BED數據和更高頻的企業動態信息發現,2024年下半年BLS模型確實高估了就業增長,平均每月高估4.5萬個職位。雖然BLS近幾月已略微調整模型參數、並反映出開業公司數量趨穩,但偏差依然顯著。
Standard Chartered的Steven Englander更直接地稱出生-死亡模型是“數據的遮羞布”。他估算BLS公布的NFP每月比實際高出7萬個職位。
根據他的分析,從2024年初至今,老公司每月只新增2.5萬個職位,而BLS卻估算“新公司”每月貢獻10萬個職位以上。但BDM數據顯示,新公司實際貢獻僅佔全部新增職位的20%,遠低於BLS假設。更嚴重的是,2024年新設企業創造職位數量僅為2022年的不到20%,若模型反映這個現實,NFP將至少每月少7萬個職位。
Englander進一步指出,要維持勞動力市場基本均衡,非農就業數據的“合理水平”應為每月17萬個職位,10萬來自真實的自然增長,7萬是模型高估部分。
值得注意的是,BDM雖然滯後(最新僅到2024年),但與QCEW一樣,都是美國勞工部用於年中基準修正的數據基礎,其權威性遠超抽樣制的非農就業數據。9月9日BLS將公布的就業基準修正,正是基於這些數據。一旦按BDM所反映的真實趨勢修正,非農可能一次性被下調55萬至80萬,這將對市場信心和政策前景產生巨大衝擊。
五大信號:就業數據虛高早有跡象
Goldman Sachs指出,除了出生-死亡模型造成虛增,還有至少五大額外原因,進一步說明數據存在嚴重問題。
1、非法移民減少
Goldman Sachs估算,最近幾個月非法移民數量明顯下降。非法移民對勞動力供給影響較大。2022–2024年間的“移民潮”帶來了就業需求激增,但現在移民放緩了,實際需要新增職位也減少。如果BLS還繼續按照舊的移民假設估算就業需求,顯然就會過高。
2.季節性調整模型會誤判趨勢
季節性調整模型經常在一開始把真實趨勢的變化錯誤地當作季節波動。等後面確認是趨勢確實變差了,模型才會回頭向下修正之前的數據。
3. 歷史上經濟放緩時,原始數據總是後來被下修
歷史經驗顯示,在經濟放緩時期,最初的原始就業數據往往都被後期下修。這種現象從1979年以來每次經濟衰退都會發生(除了1次)。
4. ADP數據質疑BLS對醫療行業的誇大
ADP作為美國主要的工資數據提供商,其數據顯示,醫療行業的就業增長遠沒BLS報告的那麼強勁。過去三個月裡,醫療行業的新增職位佔了全部非農就業增長還不止。ADP和業內分析師都認為沒有BLS說的那麼誇張,真實情況可能介於兩者之間。
5. 住戶調查高估了移民和就業
住戶調查目前可能高估了美國人口增長,也高估了就業人數增長。因為它使用的年初的移民預估本來還算合理,但現在已經遠遠偏高。目前的模型假設,美國人口一年增長的數量可能高估了100萬人。這可能導致“住戶調查”中的就業增長數據,每月被高估了約5萬個職位。

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