【GMF深研】为什么美国就业数据中企业调查和家庭调查的差异持续拉大

1、美国就业数据有两个调查：企业调查（CES）向企业发放问卷，调查当周有多少“在岗领薪雇员”，样本量大概14万家；家庭调查（CPS）向居民发放问卷，调查被访者在被调查当周是否有工作，以及其年龄、族裔、教育水平、工作全职/兼职等信息，样本量大约5-6万。我们常用的新增非农就业数据来自企业调查，而失业率和劳动参与率等数据来自家庭调查。

2、由于企业调查样本量更大，标准误差更低，因此市场往往更多参考企业调查来判断就业市场现状。按理说，两个就业人数长期看差别应当不大，但实际上，二者无论在水平还是趋势上都存在较大差别。过去20年看，CPS就业人数平均比CES高出700万人，占到CES就业数据的5%（图1）。更重要的是，2022年以来，CES和CPS所统计的美国新增就业人数出现了显著分叉：CES显示美国就业火热——2021年末以来就业岗位增长800万个，而CPS则显示美国就业后劲不足——同期仅增长500万个，且2023年下半年以来陷入零增长（图2）。

3、CES和CPS的持续分叉不仅引起了就业数中失业率和新增非农就业的分叉（例如2月份的新增强就业和较差的失业率），也引发了市场对哪个数据更可信、美国就业实际情况到底如何的讨论。在此，我们对两个数据口径进行拆分，并讨论其2022年以来分化的原因。

4、除了样本不同外，CES和CPS的最主要口径差异有三个

1）CPS统计的就业人数中包括农业，而CES不包括（所以叫非农）。这一差异在历史上影响很大，但随着美国农业人口的快速下降（目前大约200万农业人口），对CES和CPS就业人数差异的解释力也持续下降。

2）CPS统计的就业中包括大量自谋职业者（self-employed），如合同工（contractor）、自媒体等，而CES由于询问对象是企业，因此不包括这部分人。目前美国有大约900万自谋职业者，是最主要的CES-CPS统计差异之一。

3）具有多个工作岗位的就业者在CES统计中可能会被多次统计，而CPS中只统计一次。目前美国有大概800万多工作者，同样是很重要的CES-CPS差别来源。

5、此外还有三类岗位主要在CPS统计中体现，而不在CES中体现，分别是：

1）不领薪水的家庭成员（比如在餐馆帮忙的亲戚）或者志愿者：他们没有薪水故不在工资名单（payroll）上，但确实是一份工作。目前美国大约有4万这类岗位。

2）领薪水的家务岗（比如保姆）：他们虽然有薪水，但雇主不是企业。目前有大概80万这类岗位。

3）不带薪休假的员工（比如请了病假或罢工）：因为没有薪水，所以不在payroll上。但CPS统计的就业包括那些“有工作但不在工作的人”，因此这些人属于CPS但不属于CES。目前这类岗位大概有200万。

6、根据上述口径差异，我们可以将CPS就业数据调整至“与CES就业口径一致”的CPS指标，具体做法是：

Adjusted CPS=CPS +多份工作者 - 农业就业人口-自雇佣人口- 不领薪水家庭雇员人数-带薪家务岗人数-不带薪休假人数

调整后的CPS数据与CES的对比在图3中显示，其与CES的差距从调整前的平均5%下降到平均0.1%左右（BLS在其官网也有这一调整结果）。如果对影响因素进行拆分（图4），当前CPS所统计的就业人数比CES多350万，其中农业就业（220万）、自雇佣（910万）、无薪休假（250万）推升了这一差值，而多工作岗位（830万）以及无法被口径所解释的因素（300万）降低了这一差值。

7、那么口径差异能否解释2022年以来CES和CPS的分叉呢？简单的答案是可以解释一部分。

2022年至2024年1月，CES比CPS高增了大概300万人，其中：

1）多岗位者数量增加可以解释90万（占30%），

2）自雇佣者减少了17万，农业就业减少了12万，无薪休假和无薪家庭雇员累计减少了10万，累计可以解释大概40万（占12%）

3）带薪家务岗增长了23万，累计解释-23万。

所以口径差异累计可以解释大概120万左右的CES-CPS gap，占目前总差别的40%。但需要指出的是，直到2023年11月，口径因素仍然能够几乎完全解释CES-CPS差异（图5），但过去3个月CES-CPS的差别则无法用口径因素来解释。

8、能否进一步细究那些“无法被口径”解释的因素是啥？我们参考Abraham et al(2013)的文章(下简称AHSS2013），考虑另一类可能导致CPS和CES数据存在差异的因素：错误统计。

9、具体而言，AHSS2013利用CPS和UI微观数据进行了实证估计，发现那些就业市场中的边缘人群（例如临时工、低收入、青少年或老年人）即便在企业的领薪名单上，但也可能因为工作量和收入低下而在回答CPS问卷时填报“无工作”。而高学历高收入人群则可能相反，他们虽然属于企业的合同工，但在填报CPS问卷时可能会选择就职于企业。

参考该文，我们将无法被口径因素所解释的CES-CPS差值对以下五个变量进行回归：

a) 因经济原因而兼职就业的人数、b) 65岁及以上就业人数、c)19-24岁就业人数、d)黑人就业人数以及 e)具有大学及同等以上学历的人数。
回归系数正负号符合AHSS2013的文章——除了大学及同等以上学历的符号为负以外（更容易被错误统计在CPS而非CES中），其他因素符号都为正（更容易被错误统计在CES而非CPS中）。该回归的残差也就是那些“既无法被口径也无法被错误统计”所解释的CES-CPS gap（图6）。

可见，错误统计（灰色柱状）可以解释2010-16年期间CES-CPS的显著负向差异，也能解释一部分2020年3月期间CES-CPS的正差异。但2024年2月，仍然有超过200万的CES-CPS gap无法被错误统计所解释。此外，错误统计也未能解释2023年末以来二者差距的再次拉大（图7）。

9、结论：口径差异和错误统计可以解释CES和CPS在某些历史阶段的差异，但不足以完全解释2023年末以来的分叉

1）2022年以来CES比CPS就业显著高增，背后一定程度来自二者口径差别。其中，多岗位就业能够解释二者30%的差异，自雇佣、农业就业等就业人数的下降能够解释12%的差异。但还有大概180万的差异无法被口径所解释。

2）历史上，对就业市场边缘劳动力的错误统计同样是导致CES和CPS就业人数差异的重要原因，但也无法解释近期二者的差别。

3）2022年年末同样出现过CES-CPS高增，且口径差异和错误统计都无法解释的现象，随后在2023年该高增消退，可能反映统计噪音等因素。如果未来CES-CPS的gap如果进一步放宽，可能需要综合两个数据来判断美国就业市场的强弱。