宏观专题研究：如何理解美国就业数据的大幅修订？

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 宏观 如何理解美国就业数据的大幅修订？ 华泰研究 胡李鹏，PhD 研究员 SAC No. S0570525010001 SFC No. BWA860 hulipeng@htsc.com +(86) 10 6321 1166 易峘 研究员 SAC No. S0570520100005 SFC No. AMH263 evayi@htsc.com +(852) 3658 6000 赵文瑄* 联系人 SAC No. S0570124030017 zhaowenxuan@htsc.com +(86) 10 6321 1166 2025 年 8 月 22 日│中国内地 专题研究 5-6 月非农就业数据大幅下修引发市场对美国非农数据的准确性以及就业市场衰退风险上升的担忧。通过历史数据复盘，我们发现，疫情后非农下修概率上升，且下修幅度变大，但当前下修概率或由于经济放缓导致，不意味着经济衰退风险明显上升。虽然非农数据波动变大，未来需要综合各类就业指标判断就业市场真实情况，关注 9 月 9 日 BLS 公布的非农企业调查进行年度基准修正初值。 一、疫情后美国就业数据波动变大 7 月美国非农数据大幅修正，引发对美国就业数据的质疑以及美国经济衰退风险的担忧。7 月公布的非农报告对 5-6 月非农就业数据下修 25.8 万，引发市场对非农数据准确性的担忧。根据对 1979 年以来非农修订的复盘，我们发现，经济放缓时，非农下修的概率更高；疫情后，非农下修概率上升，且下修幅度变大，但是仍然位于历史上合理区间，经济衰退风险可控。 二、美国就业数据波动变大的四个原因 以下四个原因导致疫情后美国就业数据波动变大：1）疫情后非农调查应答率显著下降（即样本数下降），以及初值收集率明显回落，导致初值数据不完整，因而波动性变大；2）移民的大量流入提高了就业数据统计的难度；3）疫情扰动季节性，从而影响季调，导致数据波动加大；4）非农调查的企业出生-死亡模型（Birth-Death Model）误差变大。 尽管非农数据波动变大，但非农仍然是美国经济较为及时的、全面的追踪指标。由于非农调查覆盖样本量大，即使样本应答率下降，但规模仍然较为可观。此外，企业调查的应答率延续回落，但非农终值的收集率与疫情前水平接近，终值与趋势值的可信度仍然相对可靠。不过，非农在疫情后的波动加大、下修频率走高也同样是事实，因而需要通过更多就业指标来判断美国就业市场的真实情况。我们认为，驱逐非法移民对美国 2025H2 劳动供给冲击加大，新增非农就业水平或结构性下降，叠加关税上升对需求的冲击，就业市场短期仍有压力（参见《移民收紧或大幅压低美国“均衡”新增非农水平》，2025/8/11）。 三、关注 9 月美国就业数据的例行修正 关注 9月 9日劳工部公布的非农就业年度基准修正（Benchmark Revision）的初值。届时 BLS 将公布就业和工资季度普查 (QCEW)的 2025 年一季度初值，以及 2025 年 3 月非农年度基准修正（Benchmark Revision）的初值（影响 2024 年 4 月到 2025 年 3 月的非农就业数据）。根据过去两年的经验，本次公布的初步基准修订仍可能导致 2024 年 4 月到 2025 年 3 月的就业水平被下修（参见《非农就业大幅下修或不用过度担忧》，2024/8/23）。这主要是因为 QCEW 基于非法移民不能参与的失业保险数据，低估了就业的数量，而非农企业调查能够更好的反映移民的影响。 风险提示：非农数据波动性超预期，非农年度例行修正幅度超预期。 000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 2 宏观研究 一、疫情后美国就业数据波动变大 7 月美国非农数据大幅修正，引发对美国就业数据的质疑以及美国经济衰退风险的担忧。每月公布非农报告包括来自企业调查的新增非农就业、小时工资等数据以及来自家庭调查的失业率、劳动参与率等数据。其中，新增非农就业数据由于样本量大（12 万家以上企业，覆盖三分之一就业），公布时间较早，因此第一次公布的数据只是初值，此后两个月还会公布首次修正值以及终值。例如，8 月初公布的 7 月初值、6 月首次修正值与 5 月终值：7 月新增非农就业为 7.3 万，同时，5-6 月非农就业数据下修 25.8 万，为 1980 年代以来的第二大水平，仅次于 2020 年疫情期间（图表 2）。7 月非农报告以及此前非农数据的大幅修正导致部分投资者质疑非农数据的可靠性，特朗普甚至以此为由解雇美国劳工统计局（BLS）局长麦肯塔弗。 根据对 1979 年以来非农修订的复盘，疫情后，非农下修概率上升，且下修幅度变大，但是仍然位于历史上合理区间，经济衰退风险可控，基准情况下，美国经济仍然是软着陆。具体来看， ▪ 疫情后非农下修概率上升，且下修复幅度变大。1979 年以来，非农就业修订的中位数、均值分别为 1.0、1.2 万，数据下修的概率为 42.4%，平均修正幅度为-8.4%，极端下修1的概率为 2.3%。疫情以来，非农下修概率上升，且下修幅度变大，但极端下修的概率反而下降。剔除疫情期间大幅波动数据，2023 年以来非农下修概率大幅上行至72.4%，平均修正幅度走阔至-12.8%，且未出现极端下修（图表 3）。 ▪ 虽然经济衰退时期，非农下修的概率上升，但非农当前的下修概率仍然位于历史上合理区间。从历史复盘来看，经济放缓时，非农下修的概率更高；经济处于扩张周期时，非农上修的概率更高（图表 4）。例如，经济衰退时期，非农下修的概率要超过非衰退时期，前者为 52%，后者为 41%（图表 5）。2023 年以来，非农下修的概率也整体上升，但从历史上看，非衰退时期出现非农下修概率大幅上升并不是特别异常，例如1984-1987 年、2015-2017 年均出现过非农下修概率明显上行的情况，但是经济并没有出现衰退。 图表1： 美国家庭调查与企业调查 资料来源：BLS，华泰研究 1 美国非农数据会公布初值与两次修正，我们以最终修正与初值之间的对称误差来衡量非农的修正幅度，并将期间内较均值正负两个标准差以外的数据视为极端值；对称误差=（终值-初值）/（（终值+初值）/2） 家庭调查企业调查范围/目标16 岁及以上人口非农就业和薪资情况数据来源约60,000个住户的月度抽样调查每月对约 122,000 家企业和政府机构进行抽样调查，涉及约