2024年美国就业市场观察（一）：供给冲击后就业市场呈现一些新变化

1. 就业市场的供给侧观察：从人口到就业

美联储主席 8 月在 Jackson Hole 的会议上强调，“我们(美联储)不寻求也不欢 迎劳动力市场状况进一步降温” 1。9 月份美联储降息 50 个基点进一步用行动表明了 支持就业市场的态度。美联储本轮周期的关注点正在从通胀逐步转向就业市场，如果 就业市场冷却太快，美联储可能需要更快降息，而如果就业市场较有韧性，那么美联 储的降息或不会太快。因而对美国劳动力市场的追踪和判断可能是本轮周期下半场 值得投资者们重点关注的领域。从人口的变化上看，美国的劳动力市场可能经历了两 个明显的供给冲击，一是疫情对美国劳动年龄人口造成了显著负向冲击，二是近几年 移民显著增长。 劳动力市场或者说就业市场和所有市场一样，市场的均衡也取决于供给和需求。 从供给的角度来看，劳动力市场的供给决定了有多少人可以工作。而有多少人工作进 一步是经济产出的重要决定因素。 从供给的角度观察劳动力市场，要回答有多少人可以工作这个大问题，大致可以 拆分为三个观察的节点，一是有多少人口，二是有多少潜在可以工作的人，三是实际 上有多少工作的人。人口是最初的起点，从人口出发，其中一定比例（劳动参与率） 适龄的人口，参与到劳动力市场中构成了劳动力；而在劳动力中，一定比例(1-失业 率)的人最终找到了工作成为就业的人口。

1.1劳动力市场的起点：人口

人口是劳动力市场的基础和起点。美国的人口仍然在增长但是增速正在下降，劳 动年龄的人口年均增量大概是 30 万人。

1.1.1 总人口

美国现在的人口大致是 3.4 亿。美国的人口仍然在增长，但是增长的速度正在放 慢。近 3 年的年均人口增量下降到了仅略高于 100 万人，年均增长率略高于 0.3%。

1.1.2 人口年龄

总人口是所有劳动力的总来源，但是并不是所有人口都可以成为劳动力。其中最 重要的变量之一，就是人口的年龄结构。人口年龄分布的两端都不是劳动力，年龄特 别小的年轻人还在读书，年龄特别大的已经退休。对于劳动力市场而言，人口中最重 要的是劳动年龄的人口数量。 从不同年龄人口的变化看，一个比较明显的趋势是退休的人口在增加，而未成年 人和劳动年龄人口的增长都趋于平缓，甚至未来可能转向下降。

从占比的角度看的话，劳动年龄人口的占比虽然也有波动但相对稳定，未成年人 的占比随时间有明显的下行趋势，而同时退休的老年人占比随时间有明显的上行趋 势。

如果聚焦到近 10 年的劳动年龄人口的增长，可以发现劳动年龄人口的增长明显 下降，近 10 年的年均劳动年龄人口增长 50 万人，而到近 5 年年均劳动年龄人口增 长下降到了 37 万人。近 3 年的劳动年龄人口增长接近零主要受到 2020 年疫情的影响，2021 年劳动年龄人口减少了 28 万人，2022 年劳动年龄的人口增长仅有 4 万人。

另外一个观察劳动人口的年龄结构的重要数据，是抚养比。人口抚养比指总体人 口中非劳动年龄人口数与劳动年龄人口数之比。通常用百分比表示。说明每 100 名 劳动年龄人口大致要负担多少名非劳动年龄人口。具体计算即未成年加上退休的人 口除以劳动年龄人口。未成年和退休的老年人相对于劳动年龄人口越多的话，那么即 便是在相同的劳动年龄人口的情况下经济中可以工作的人会更少。道理其实也很容 易理解，劳动年龄人口需要花费时间和精力去照料未成年和老年人。所以抚养比越低， 那么在相同劳动年龄人口的情况下，一个经济体可能工作的人就越多。 从美国近几十年的抚养比变化看，阶段性的低点出现在 2011 年左右，之后整体 呈现不断上升的走势。

1.1.3 性别

美国人口的男女比例比较接近，长期而言，女性的占比略微有上升。在后文我们 会发现性别对劳动参与率也有重要影响，女性劳动参与率的变化是整体劳动参与率 变化的重要驱动因素。

1.2从人口到劳动力：劳动参与率

从人口到潜在可能就业的人口的第二个重要节点在于人口不仅要适龄还要加入 到劳动力市场中，劳动年龄的人口中有一部分人并没有加入到劳动力市场，他们也不 是劳动力市场供给的一部分。这里涉及的关键的变量就是劳动参与率。它衡量的是在 劳动年龄人口中，实际参与工作或正在积极寻找工作的人口比例。这个指标对于理解 劳动力市场的健康状况也至关重要。

1.2.1 总劳动参与率

劳动参与率的计算公式是：劳动参与率 = （就业人口 + 失业人口）/ 劳动年 龄人口。 美国的劳动参与率在过去的几十年中发生了显著的变化，劳动参与率在 90 年代 到 2000 年左右达到了峰值，最高时为 67.3%。根据一项 Brookings 的研究，2008 年 之后的劳动参与率的下降趋势主要是由于人口老龄化等结构性因素，而不是周期性 因素2。

最近的一个劳动参与率显著波动发生在新冠疫情期间。疫情的冲击在短时间使 得劳动参与率出现了比较明显的下行。随着疫情影响的逐渐退出，劳动参与率又从疫 情期间的低点回升。

1.2.2 分性别

从较长时间的视角看，推动美国劳动参与率从 50 年代的低位逐步上行到 90 年 代高位的最主要因素来自于女性劳动参与率的提升。女性的劳动参与率在 2000 年达 到最高点 60.3%。同一个时期，男性的劳动参与率整体还略微呈现下降的趋势。这个 劳动参与率变化的长期趋势跨越了中短期经济周期的波动。Brookings 的评论文章中 指出，是美国经济和社会的重大转变赋予了女性更多的可能性，让她们进入了劳动力 市场3。

1.2.3 年龄

从不同年龄组人群的劳动参与率可以看到，劳动参与率更低的人群相对增加是 劳动参与率从高峰回落的重要贡献因素。20-24 岁和 25-54 岁年龄组的劳动参与率是 高于整体的劳动参与率的；而 16-19 岁和 55 岁以上年龄组的劳动参与率是低于整体 的劳动参与率的。从上文人口的大趋势我们知道，老年人在人口中的占比是在提升的， 而他们的劳动参与率较低，这个人口趋势的变化会给总体的劳动参与率带来向下的 压力。

1.3劳动力市场的有效供给：就业和失业

从人口到劳动力，最后到就业的人，这是劳动力市场供给观察的第三个节点也是 最后一个节点。参与到劳动力市场的劳动力最后找到工作，才最终成为了劳动力市场 里的真正有效供给。

1.3.1 失业

美国的就业和失业数据最主要有两个调查，一个是家庭调查(CPS)，另一个是雇 主调查(CES)。失业率和非农就业的数据是最重要的两个有关就业市场的宏观数据， 其中失业率来自家庭调查，而非农就业的数据来自雇主调查。每个月的就业数据一般 在下月的第一个周五公布。 美国失业率定义为失业人口与劳动力人口的比例。具体计算公式为：失业率 = 失业人数 / (就业人数 + 失业人数)。要被定义为失业人口，必须满足以下条件： 目前无业、在过去 4 周内积极寻找工作、目前可以参加工作。

1-失业率就是在劳动力市场中就业的人占比。严格意义上来说，失业率衡量的已 经是就业市场供给和需求匹配后的结果。不过延续本篇报告供给侧的观察视角，我们 也可以从有效供给的角度来看，实际上能够找到工作实现就业的人是劳动力市场上 的有效供给。如果有更多的人在就业状态，那么他们就会有更多的产出，获得更多的 收入，经济也就会表现得更好。有工作意愿，但是没有能够找到工作的人，则贡献了 失业率。

1.3.2 就业

一般讲的非农就业的数据来自雇主调查，不过家庭调查中也有关于就业的统计。 两个调查在就业的统计上略有差异。由于家庭调查的样本比雇主调查小，因此在单次 数据中统计上显著的月度变化家庭调查需要的规模略大，要约 60 万人，而雇主调查 只需要约 13 万人。因此，在每个单月数据新公布的时候，雇主调查的数据会更重要 一些。

1.3.3 雇主和家庭调查两者差异的七大因素

比较雇主调查和家庭调查的就业变化和趋势时可能需要考虑七大因素： 抽样误差：两项调查的就业估计都存在抽样误差。由于家庭调查的样本规模 较小，其就业数据比工资调查的就业数据受到更大的抽样误差影响。 雇主调查基准修订：年度基准修订是雇主调查估算过程中的标准部分。 工资调查中的企业新生和倒闭：雇主调查的企业抽样框架无法立即包含新 成立的公司；它们会有一定的滞后。同样，公司永久关闭也不总是能立即捕 捉到。由于样本无法实时完全反映企业的新生和倒闭，雇主调查估计方法包 括一个统计程序，以在最终就业估计中考虑企业出生和倒闭的净效应。在 2003 年之前用于出生和死亡的数据方法（“偏差调整”）被评估为家庭调查 和雇主调查就业差异的一个可能来源，此外当时使用的雇主调查样本设计 也存在一些已知的限制。2003 年，美国劳工统计局（BLS）完成了工资调查 样本的全面重设计，并引入了一种新的方法来估算企业新生和倒闭的净就 业效应。这些变化大大提高了工资就业估计的准确性，并减少了年度基准修订的规模。

住户调查中的人口控制：人口控制是用于加权家庭调查样本结果的独立人 口估计，以反映 16 岁及以上的非机构化平民人口。在 20 世纪 80 年代和 90 年代，人口控制是家庭调查和雇主调查就业差异的一个因素。当时由于人口 控制中的增长被低估，家庭调查显示的就业增长少于雇主调查。 家庭调查中的工人分类：家庭调查中的就业定义和雇主调查不尽相同。为了 与雇主调查进行比较，劳工统计局（BLS）创建了一个更类似于雇主调查就 业概念的调整后的家庭调查就业数据。调整家庭调查就业的过程始于官方 的家庭调查就业估计，通过减去农业及相关就业、非农业自雇者、家庭企业 中的无薪工人、私人家庭中的工人和无薪休假的工人，减去不包括在雇主调 查中的工人类别。然后，为了将家庭调查就业从就业人数概念粗略调整为职 位概念，增加了非农业工资和薪金多重就业者的数量。 调查参考期：家庭调查和工资调查的参考期没有严格的可比性。家庭调查参 考期是一个 7 天的日历周，通常是包括当月 12 日在内的一周。雇主调查参 考期使用雇主的工资期，包括当月的 12 日。雇主的工资期长短不一，它们 可以是每周、每两周或每月两次、每月或其他。最常见的是双周发薪期。 “账外”就业：雇主调查中没有报告“账外”工资的工人。家庭调查可能包 括其中一些工人，但美国劳工统计局也无法确定他们在家庭调查就业中的 反映程度。

1.3.4 工作时间

除了是否有工作以外，工作时间也是就业衡量的一个重要指标。如果工作时间更 长，在同样的效率下，产出就可能更多。如果把时间拉长一些，美国人的工作时间在 长时间内呈现下降的趋势，美国工人的年工作时间从 1870 年的 3096 小时下降到 2017 年的 1757 小时，工作时间下降了 43%。在这 200 多年的过程当中，工作时间最主要 的下降发生在 1870 年到 1950s 期间,工作时间从 3000 个小时以上下降到 2000 个小 时左右；之后到 1980s 左右，工作时间只是从 2000 个小时左右回落到 1800 个小时， 在这个位置就基本稳定，仅小幅波动。

1800 个小时一年，对应一周工作 33.3 个小时，一周 5 天，每天工作 6.7 个小 时。

国际比较来看，人均 GDP 更高的国家工作的时间反而更短。年工作时间低于 1800 小时的国家基本上主要是高收入的发达经济体。巴西和阿根廷是典型的例外情况，虽 然人均 GDP 没有那么高，但是工作时间比较少。

1.4两方面重要的供给冲击：疫情和移民

美国的劳动力市场可能经历了两个重要的供给冲击。一方面新冠疫情可能对美 国劳动力市场造成了较明显的供给冲击。疫情直接造成了人口的超额死亡，并造成了 劳动年龄人口的下降，给美国的人口数据造成了显著的影响。另一方面，从人口的增 量来看，外国出生的人口是美国近几年更加重要的人口增量来源。

1.4.1 疫情冲击

新冠疫情对美国的人口数据造成了显著的影响。整个劳动年龄人口数据的时间 序列中历史上仅出现过 2 次负值，一次发生在 1918 年，另一次发生在 2021 年。显 然 2021 年的劳动年龄人口的下降是受到了疫情的影响，新冠的影响可能不仅仅造成 了直接的死亡，而且还有一些间接的影响。仅从新冠直接造成的死亡看，根据美国疾 病和预防中心的数据，在新冠大流行期间，大约有 110 万美国人“额外死亡”4。“额 外死亡”是反映观察到的死亡人数与预期死亡人数之间差异的指标。

2021 年劳动年龄的人口下降了 28 万人，2022 年也仅增长 4 万人，而 2017-2019 年的平均新增为 35 万人。疫情对劳动年龄人口的冲击可能大于疫情直接造成的死亡 人数，很多间接的影响并没有体现在直接死亡的统计数据中。比如，由于疫情影响导 致的资源紧张从而间接导致的死亡等。仅仅从因为新冠死亡的统计人数来看，直接因 为新冠死亡的人口主要还是集中在退休的人群中。劳动年龄的死亡人数占比为 24%， 退休占比 76%。如果直接死亡的劳动年龄人口占比更高，造成的冲击可能还会更大， 退休年龄人口的变化本身对于劳动力市场的影响相对有限，因为他们当中的多数都 退出了劳动力市场。 疫情对劳动力市场产生了很多方面的影响，在短期一度造成劳动力的短缺，尤其 是在医疗护理相关行业和需要接触的服务行业；在长期也可能彻底改变了劳动力市场的一些方面，例如远程工作的模式更加流行，对工作生活平衡更加注重等。

1.4.2 移民冲击

移民的涌入是美国劳动力市场面对的另外一个重要供给冲击。从人口的增量来 看，外国出生的人口是美国近几年更加重要的人口增量来源。从近 3 年的数据上看， 外国出生人口的增量是本土出生人口的 3.5 倍。从劳动力供给的角度看，美国的劳 动力市场近几年变得更加依赖移民。退回到 10 年前的时候，本土出生的人口还高于 外国出生的人口，2014-2018 年的这 5 年里，本地出生的人口增长了 635 万，而外国 出生的人口仅增长了 451 万。 近 3 年平均每年外国出生的人口增加 130 万人，而本地出生的人口仅增加不到 40 万人。大量移民的涌入意味着劳动力市场面对供给冲击，这些增加的外来人口需 要寻找就业的机会。

2. 本轮周期劳动力市场呈现一些新变化

从历史数据上看，失业率、非农就业和工作时间都呈现随着经济周期波动的特性， 新增非农数据的修正，似乎也呈现一种比较明显的周期性，一般数据修正在经济衰退 之前较高，而在经济衰退之后又较低。 从过去的历史来看，当美国经济出现明显衰退，失业率大幅上行的时期，萨姆法 则都会超过其临界值。萨姆法则在 7 月触及关键临界值，但是美国经济仍未衰退。历 史上当新增非农修正转负的时候美国经济往往已经衰退了，而本轮周期中美国经济 似乎仍未衰退。雇主调查和家庭调查的差异扩大本身或也是经济周期面临拐点的信 号。疫情后雇主调查和家庭调查的差异逐渐扩大，家庭调查显示出的就业市场更弱一 些。就业市场的韧性可能帮助美联储本轮周期实现不着陆，即经济没有衰退。关于美 国经济或不着陆的分析。

2.1失业率触发萨姆法则经济却并未衰退

从历史数据上看，失业率、非农就业和工作时间都呈现随着经济周期波动的特性。

2.1.1 失业率的周期

从历史数据上看，我们观察到的失业率呈现明显的周期性特征，在经济走向衰退 的过程中失业率会上升，而当经济周期再次进入上行周期的时候失业率会下降。

不过失业率中并不是所有部分都呈现周期性。在理论上，失业率可以分为两个部 分，一部分是所谓的自然失业率，一部分是周期性的失业率。 关于自然失业率有很多种表述。自然失业率（natural rate of unemployment） 是指充分就业下的失业率，是失业率围绕其波动的平均水平。自然失业率即是一个不 会造成通货膨胀的失业率（Non-accelerating Inflation Rate of Unemployment, NAIRU），也是劳动市场处于供求稳定状态的失业率。从整个经济看来，任何时候都会 有一些正在寻找工作的人，经济学家把在这种情况下的失业称为自然失业率。总有人 需要寻找工作而产生的失业有时候也叫做摩擦性的失业。 从供给的角度来观察的话，摩擦性失业中受供给冲击影响可能性很大。比如由于技术原因，一些人需要转换工作，或者需要变更工作地点。 虽然无法实际观测到自然失业率，但可以估计，根据美国国会预算办公室的估计， 目前美国的自然失业率大约是 4.4%。

通过失业率的周期变化对美国经济进行研判有著名的萨姆法则。从过去的历史 来看，当美国经济出现明显衰退，失业率大幅上行的时期，萨姆法则都会超过其临界 值。但是，萨姆法则的触发更多是衰退确认的指标，而不是衰退预测指标。 萨姆法则的提出来自萨姆的一篇论文《直接向个人支付刺激资金》 5，从题目可 以看出这篇文章讨论的主题是衰退时的财政刺激政策。这其中萨姆法则是用于触发 在衰退中自动向个人直接支付一笔刺激资金而提出的。

历史上触发萨姆法则的时候美国经济实际上已处于衰退中，GDP 的环比折年率也 呈现负增长，这和本轮周期似乎不一致。图中到衰退的时间为负，意味着衰退已经发 生了一段时间，比如 1960 年的时候，衰退已经发生 3 个月。本轮周期中美国经济目 前还没有进入衰退，经济的增速仍显著为正。 萨姆法则的提出者也表示目前美国经济没有衰退，衰退不是她预测的基准情形6。

逻辑上来讲，萨姆法则可能是在统计上识别失业率加速上升导致经济陷入衰退 的一个经验法则。当失业率上升到一定程度，消费者由于失业导致收入下降因而减少 消费，而减少的消费导致企业进一步裁员，从而使得失业率再进一步上升，这个负向 循环的开启可能意味着经济陷入了衰退。

从过去的历史上看，触发萨姆法则的时候美国的失业率往往已经较高了，触发萨 姆法则的失业率低于当下的情形只出现在 1970 年 2 月，但是当时的 GDP 环比折年率 的增速已经是-0.6%，经济已经处于衰退之中。

2.1.2 非农就业的周期

雇主调查中的非农就业人数随着美联储的货币政策周期和美国的经济周期也呈 现周期性变化。在经济周期下行并进入衰退的时候会出现负增长，绝对水平的非农就 业会短暂地下降。目前仍然在上升。

从单月的新增非农就业人数可以看到，历史上在衰退前新增非农就业人数会走 弱。但是，并没有一个明确的单月新增非农就业人数，低于它美国经济就一定衰退。 单月的新增非农就业人数本身的波动较大，有的时候衰退前单月的新增非农就业人 数已经负增长，而有的时候单月的新增非农就业人数还有数十万。单月的新增非农就 业人数是非农就业人数的环比变化数。目前 2024 年 10 月的新增非农就业人数为 1.2 万人，偏低的原因可能与 10 月的飓风和罢工等短期扰动因素有关。

历史上衰退前的单月的新增非农就业人数平均是 12.6 万，但是标准差高达 11.6 万。这可能是很难找到一个准确预测衰退时间的单月新增非农就业人数的原因之一。

相比于单月的新增非农，移动平均是一个降低数据波动的方法，3 个月的月均新 增非农更加平稳一些，衰退前 3 个月的月均新增非农就业人数平均是 11.8 万，标准 差降到 7.4 万。从历史上衰退前的 3 个月的月均新增非农观察，低于 10 万人似乎是 一个值得关注的关键临界值。

6 个月的月均新增非农会更加平稳一些，衰退前那个月的月均新增非农就业人数 平均是 11.5 万，标准差降到 5.3 万。

12 个月的月均新增非农就业人数标准差会更小，但是转负的时间则更滞后一些， 12 个月的新增非农就业人数在衰退的中后期会转负。目前 2024 年 10 月的 12 个月的 月均新增非农就业人数还有 18.1 万人。历史上衰退开始前的 12 个月的新增非农月 均就业人数约 15.6 万人。

总而言之，无论从绝对水平、同比变化数还是环比变化数来观察，在经济周期下 行接近衰退的时候，雇主调查中非农就业的数据都会走弱，本周期走弱的程度仍较温 和。

2.1.3 工作时间的周期

工作时间也呈现周期性，在经济衰退的时候工作时间会出现较为明显的周期性 的下行，到经济走出衰退的时候又会出现周期性地上行。工作时间的周期性在 80 年 代之后表现得更纯粹一些，在更早时候工作时间的变化中包含一个整体下行的大趋 势。

2.2非农数据修正转负经济却并未衰退

历史上当新增非农修正转负的时候美国经济往往已经衰退了，而本轮周期中美 国经济似乎仍未衰退。雇主调查的数据修正似乎指向了家庭调查失业率萨姆法则相 同的结论，美国经济或不着陆。

2.2.1 美联储的加息周期

一般来说，美联储紧缩周期的后面都伴随着经济步入衰退，但并非每次紧缩都一 定导致衰退，在从 1965 年以来的美联储总共 11 个货币政策周期里，有 3 个周期里 货币紧缩之后并没有发生经济衰退。其中经济衰退的界定采用了 NBER 官方的划定。 我们也沿用了美联储前副主席 Alan S. Blinder 限定的时间范围，从 1965 年以来的 11 个加息周期7。 比如 1965 年，1983 年以及 1993 年的加息周期并没有伴随着衰退的发生。

2.2.2 非农数据修正的周期

本轮周期中大家讨论较多的一个问题是单月新增非农的数据在初值公布的时候 较高，而修正的数据比初值低，初值数据似乎高估了就业市场实际的温度。2023 至 今总计下修了 73 万人，2023 年全年累计向下修正了 36 万。其中较为极端的是 2023 年 6 月份，初值是 20.9 万，而第二次修正后变成了 10.5 万，向下修正了 10.4 万。 不过从时间序列的角度看，用单月新增非农的数据来判断美国经济是否会衰退 可能本身就有比较大的误差，数据修正的误差可能并没有让这个问题变得更难。

从历史上不同周期里新增非农数据的修正，似乎也呈现一种比较明显的周期性， 一般数据修正在经济衰退之前较高，而在经济衰退之后又较低。从周期波动的角度来 看的话，本轮周期里非农数据的修正波动的模式和历史并没有本质区别。历史数据上， 6 个月移动平均的新增非农修正转负的时候，美国经济往往已经陷入衰退。

本轮周期的不同的点是，历史上当修正转负的时候经济已经衰退了，而本轮周期 中尽管非农的修正已经转负，但美国经济似乎仍未衰退。从这个数据看，似乎非常类似 90 年代中期的情形。 Haltom, Nicholas L., Vanessa D. Mitchell, and Ellis W. Tallman.(2005)8 的研究中给出了一个可能解释，非农的估计误差可能表明，劳工统计局在存在公司出 生和公司死亡（倒闭）的经济周期转换期间中衡量净新增就业机会有困难。这似乎提 供了一个具有较好经济意义的解释，为什么经济周期会与非农的误差相关。

2.3两个就业调查的差异扩大

雇主调查和家庭调查的差异扩大本身或也是经济周期面临拐点的信号。疫情后 雇主调查和家庭调查的差异逐渐扩大，家庭调查显示出的就业市场更弱一些。 Katharine G., et al (2013)研究表明在经济周期变化的时候，两个调查的差异更 可能扩大，或值得投资者们关注。他们的研究结果表明家庭调查数据和雇主提供的数 据最有可能在边缘工人和边缘工作的统计上产生差异。直观上看，边缘工人和边缘工 作对经济状况变化最为敏感。

2.3.1 疫情后两者差异扩大

最近这两个调查中的就业数据偏差有扩大的趋势，体现出的就业市场温度略有 区别。美国劳工部在它的网站上有一个关于两者对比的综述9。

全部样本平均来看，调整口径后的家庭调查的非农就业略低于雇主调查的非农 就业，均值是-0.4%。但是从时间序列上看，雇主调查和调整口径后的家庭调查的非 农就业数据的差异在历史上有一些波动。大体上两者的差异较大的时期或可以分为 三个时期。 90 年代到 2000 年前后，调整口径后的家庭调查的非农就业是低于雇主调查的非 农就业的，最高时候的差距达到了-3.16%。 但是在 2008 年金融危机前后，两者的差异出现了转向，调整口径后的家庭调查 的非农就业开始高于雇主调查的非农就业，最高的时候高了约 1.85%。 在 2020 年疫情前的几年里，调整口径后的家庭调查的非农就业和雇主调查的非 农就业差异很小。疫情之后，调整口径后的家庭调查的非农就业明显低于雇主调查的 非农就业。

2006 年 2 月《每月劳工评论》的一篇由劳工统计局撰写的文章总结了两项调查 之间历史性差异的来源，重点关注劳工统计局对 1990 年代经济扩张期间和 2001 年 经济衰退之后趋势差异的研究10。该研究认为，无论是劳工统计局还是研究该问题的 外部研究人员，都没有找到对 90 年代差异完整的解释。但至少有一个主要因素浮出 水面：家庭调查人口控制的低估。 人口控制是用于加权家庭调查样本结果的独立人口估计，以反映 16 岁及以上的 非机构化平民人口。美国人口普查局开发了这些人口控制。它们基于十年一次的人口 普查数据，辅以出生和死亡数据以及净国际迁移的估计。90 年代之后，人口普查局 使用的人口估计方法已经经历了显著的变化和改进，人口普查局定期审查该方法并 根据需要进行改进。

2.3.2 差异扩大或和经济周期变化有关

有研究表明在经济周期变化的时候，两个调查的差异更可能扩大，或值得投资者 们关注。Katharine G., et al (2013)通过微观数据研究了家庭调查和雇主调查就业之间差异的来源11。他们的研究结果表明家庭调查数据和雇主提供的数据最有可能 在边缘工人和边缘工作的统计上产生差异。微观经济研究表明，边缘工人和边缘工作 最容易出现差异。他们发现了一些提示性证据，表明理解这些差异在于理解边缘工人 和边缘工作的周期性。直观上看，边缘工人和边缘工作对经济状况变化最为敏感。

2.3.3 家庭调查的就业增长更低一些

从边际的变化看，家庭调查显示出就业市场走弱更明显的信号，2024 年到 10 月 累计的调整口径后的家庭调查显示就业增加了接近 30 万人，而雇主调查显示就业增 加了超过 170 万人。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）