美國真的蓋牌經濟數據？非農都是偽造？專家無奈：存在缺陷是統計難題

上週五，川普解雇了勞工統計局局長Erika McEntarfer，由於勞動力市場數據顯示就業成長疲軟，部分原因是5月和6月就業數據大幅下調，這讓川普非常的不高興，並聲稱最新的月度報告是「偽造的」。

但到底發生了什麼事？今天伊森帶大家解析這個問題。

首先先來看數據，上週五公佈大非農數據，失業率維持在4.2％，但是就業人數只剩下7.3萬，過去統計數據認為，美國就業人數只要來到10萬以下，就會解讀成經濟轉差的現象。

尤其最嚴重的是，5~6月的就業人數總共被下修25萬人，換句話說過去兩個月的就業人數幾乎沒有增長。

但回頭來看統計，其實美國的就業數據修正幾乎是常態，年年都在上修或下修，這並不是因為有心人士的作祟，而是因為統計本身就是非常困難的一門學科，尤其是大規模「人」的統計更是。

如果真要說是有心人士攪局川普的經濟數據，那我們還可以回頭思考，當時Erika McEntarfer的提名可是以86票贊成、8票反對的結果獲得參議院兩黨一致通過，而那時候還是參議員的副總統JD·萬斯也投票批准了她的提名。

而若回顧川普上任前，去年9月，美國勞工統計局（BLS）也曾宣布年度基準修正將導致就業人數減少81.8萬個（後來下調至59.8萬個）。

還是總統候選人的川普可是非常大聲的罵了「拜登政府被發現操縱就業統計數據，以掩蓋其對美國造成的經濟破壞的真實程度」。

相信讀者都可以很好的知道，經濟的變化很難在一年內有鐵達尼號式的轉向，他並不會馬上因為一任總統的上台或是一任總統的下台就受到影響，而是一種漸進式的變化。

那問題來了，為何非農就業會出現這種大規模的誤判與失準呢？這還要先從了解非農就業數據的調查開始。

首先非農就業調查是對企業的問券調查，當很多企業未及時回覆，勞工統計局會根據己回覆的數據用統計模型分析提供就業資訊，然後等到滯後的企業回饋再行修正。

換句話說，數據回復的速度與量體將會很大程度影響非農就業數據的真實呈現。

而從上圖可以看到，美國勞工統計局（BLS）在近幾年的調查面對的棘手問題是什麼？即是參與首次調查的企業比例越來越小（黑線）。

近幾個月來，初始回覆率屢屢跌破60%，遠低於疫情前約70%或更高的正常水準，BLS 首發值只掌握約 60% 的企業回覆，其餘 40% 會在接下來兩個月陸續補件。

當補件結果與模型預估落差過大，就會出現大幅修正。

「缺少的數據越多，數據越晚，修正幅度就越大」，勞工統計局其實沒有川普所說的和Fed一起造假搞他，比較像是統計數據就是有這樣的缺陷，而這個缺陷一直都存在還越來越嚴重。

而《華爾街日報》也點名，造成非農就業出現這麼大回落的關鍵就是在「公立學校」，由於6 月地方政府教育（K-12 公立學校）比原先少了 109,100 個工作，占此次兩個月下修 25.8 萬人的逾四成，是單一最大貢獻者，可是為何學校特別易出現落差？

首先我們先看上圖的量體，光 K-12 公立學校就雇用 ≈ 820 萬人，這佔整體非農就業的 5% 以上。

而暑假前後教職員流動具高度季節性，放暑假時大量兼職員工（校車司機、營養午餐、助教等）暫停領薪；BLS 生的「原始數字」通常會掉 60–70 萬人，再在 9 月回補。

而今年部分學區提前放假、又因預算緊縮延後 rehiring，導致 5–6 月原始數據掉得「比過去更快」。

尤其公立學校對 BLS 問卷的回覆率遠低於私企（常延到開學才補資料），勞工統計局只能先用模型統計預估，後面收到真數據就得大改。

簡單來說只要學校這 820 萬人大幅偏離模型，就算誤差只有 1.5%，都已經是 12 萬人起跳，足以把整體非農數字「砍掉十幾萬」。

最後來看其餘非農就業部分，伊森將資料整理呈上表提供給讀者參考，整體來說就業放緩的狀況是有的，但沒有到急速萎縮這種情形，也沒有川普口中所說的造假狀況，只能說是「統計的難題」。

想知道更多產業與經濟趨勢？歡迎訂閱伊森的頻道：投資伊森

◎已獲得投資伊森授權，嚴禁抄襲，違者必定追究。