美國就業數據或將再次遭遇“打臉式”的大幅下調，爲9月份降息50個基點鋪平道路。

9月9日，美國勞工部（BLS）將發佈非農就業數據的年度基準修正。高盛、渣打銀行等機構根據數據預測，此次修正可能涉及55萬至80萬個工作崗位的大幅“就業打假”，這將直接影響市場對美國勞動力市場的信心，並可能迫使美聯儲像去年9月那樣，實施一次50個基點的大幅降息。

數據大幅下調的主要原因有兩個。首先，出生-死亡模型存在偏差，該模型高估了新企業創造的就業機會。其次，非法移民數量的大幅減少導致勞動力人口被系統性高估。據估計，這些偏差導致實際就業每月可能被高估4萬至7萬人，相當於一年累計虛增55萬至80萬崗位。

這一變化背後的意義極爲重大，高盛資深交易員表示，目前決定鮑威爾節奏的關鍵因素不是通脹，而是就業。如果本次修正與去年9月的情況相似（當時BLS也下調了80萬崗位，美聯儲隨即大幅降息50個基點），鮑威爾可能將再次面臨“是否一次性降息50個基點”的抉擇，即使只是爲了“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。

高盛指出，導致就業數據失真的最大原因，是BLS長期使用的“出生-死亡模型”。這套模型用於估算新開企業創造的崗位數量，但並不基於真實的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記錄，被視爲更真實可信的“黃金標準”。

高盛利用自研模型，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4.5萬個崗位。儘管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。

渣打銀行的Steven Englander更直接地稱出生-死亡模型是“數據的遮羞布”。他估算BLS公佈的NFP每月比實際高出7萬個崗位。

根據他的分析，從2024年初至今，老公司每月只新增2.5萬個崗位，而BLS卻估算“新公司”每月貢獻10萬個崗位以上。但BDM數據顯示，新公司實際貢獻僅佔全部新增崗位的20%，遠低於BLS的假設。更嚴重的是，2024年新設企業創造崗位數量僅爲2022年的不到20%，若模型反映這個現實，NFP將至少每月少7萬個崗位。

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”應爲每月17萬個崗位，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將公佈的就業基準修正，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沖擊。

高盛指出，除了出生-死亡模型造成虛增外，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

高盛估算，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，實際需要新增崗位也減少。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，模型纔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作爲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。過去三個月裏，醫療行業的新增崗位佔了全部非農就業增長還不止。ADP和業內分析師都認爲沒有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。因爲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5萬個崗位。