4Alpha Research: 미국 고용 데이터가 체계적으로 과대평가되어 있습니까?

4 알파 연구원: 카미우

오늘날의 글로벌 경제에서 글로벌 거시 통화 정책 입안자와 무역 시장에 대한 고용 데이터의 중요성은 자명합니다. 경제 발전의 중요한 지표로서 미국의 비농업 고용 데이터는 항상 많은 관심을 받아왔습니다. 하지만 시장에서는 오랫동안 의구심의 목소리가 나왔다. 미국 고용지표와 소비자물가지수(CPI) 동향은 왜 자주 이탈하는가, 가계조사와 기업조사 자료 사이에 큰 차이가 나는 이유는 무엇일까? 이러한 불일치로 인해 일부 사람들은 미국 노동부가 발표한 비농업 고용 데이터에 대해 의구심을 품게 되었으며, 특히 2024년과 7월 이후 비농업 급여 데이터에 빈번한 이상이 있는 경우 오류나 체계적인 과대평가가 있을 수 있다고 믿습니다. 2024년. 월간 비농업 데이터가 예상치 못하게 급락했고, 비농업 데이터에 대한 시스템적 의구심이 더욱 커졌습니다.

다음으로, 이러한 현상의 원인과 이것이 시장 분석 및 정책 개발에 미칠 수 있는 영향을 살펴보겠습니다.

1. 미국 고용 데이터가 오랫동안 부정확하거나 체계적으로 과대평가되었다는 의혹을 받아온 이유는 무엇입니까?

미국 노동부(BLS)가 매월 발표하는 비농업 급여 고용 데이터에는 고용 수, 실업률 등에 대한 데이터가 포함되어 있으며 항상 가장 중요한 거시 경제 지표 중 하나로 간주되어 왔습니다. 새로운 비농업 일자리 수는 제조, 서비스, 건설 등 정부 부문 이외의 모든 산업을 포함하여 미국 비농업 부문의 새로운 일자리 수를 반영합니다. 이 데이터는 미국 고용 시장이 얼마나 빠르게 확장되고 있는지, 얼마나 타이트한지 이해하는 데 도움이 됩니다. 실업률은 일정 기간 동안 전체 노동력 중 실업된 노동력이 차지하는 비율을 말한다. 이는 경제 건전성을 나타내는 또 다른 중요한 지표이며 노동 시장의 여유 정도를 반영합니다. 평균 시간당 임금은 미국 근로자의 소득 수준을 반영하며 소비자 구매력과 잠재적 인플레이션 압력을 나타내는 중요한 지표입니다.

비농업 데이터는 금융 시장, 정부 정책 수립 및 경제 예측에 중요한 영향을 미칩니다. 투자자, 경제학자, 정책 입안자들은 미국 경제의 방향을 평가하고 적절한 투자와 결정을 내리기 위해 이 보고서에 세심한 주의를 기울이고 있습니다. 비농업 데이터의 성과는 종종 연준의 통화 정책에 영향을 미치고, 이는 다시 글로벌 금융 시장에 영향을 미칩니다. 그러나 최근 몇 년간 미국 고용 데이터가 부정확하고 체계적으로 과대평가되었을 수 있다는 견해가 커지고 있는데, 그 이유는 주로 다음과 같습니다.

1. 다양한 출처의 비농업 데이터 간의 차이가 점점 더 커지고 있으며(자세한 내용은 아래 참조) 데이터의 견고성이 부족하여 비농업 고용 데이터의 신뢰성에 의문이 제기되고 있습니다.

2. 서로 다른 매크로 데이터 간에는 특정 잠재적인 모순이 있습니다. 최근 CPI 데이터가 크게 하락하는 추세에도 불구하고 고용 시장은 계속해서 완만한 성장을 보이고 있습니다. 구체적인 비교는 다음과 같습니다.

2024년 1월 :

CPI: 미국 노동통계국에 따르면 1월 CPI는 전월 대비 0.1% 하락했고, 전년 동기 대비 6.4% 상승했습니다.

비농업 고용 데이터: 1월에 517,000개의 새로운 비농업 일자리가 추가되었으며 실업률은 3.4%를 유지했습니다.

2024년 2월 :

CPI: 2월 CPI는 전월과 변동 없이 전년 동기 대비 6.0% 상승했습니다.

비농업 고용 데이터: 2월에 311,000개의 새로운 비농업 일자리가 추가되었고 실업률은 3.3%로 소폭 하락했습니다.

2024년 3월 :

CPI: 3월 CPI는 전월 대비 0.2% 하락했고, 전년 동기 대비 5.2% 상승했습니다.

비농업 고용 데이터: 3월에 235,000개의 새로운 비농업 고용이 추가되었으며 실업률은 변동이 없었습니다.

2024년 4월 :

CPI: 4월 CPI는 전월 대비 0.4% 하락했고, 전년 동기 대비 4.9% 상승했습니다.

비농업 고용 데이터: 4월에 213,000개의 새로운 비농업 일자리가 추가되었고 실업률은 3.4%로 소폭 상승했습니다.

2024년 5월 :

CPI: 5월 CPI는 전월 대비 0.3% 하락했고, 전년 동기 대비 4.0% 상승했습니다.

비농업 급여 데이터: 5월에 184,000개의 새로운 비농업 급여 일자리가 추가되었으며 실업률은 3.4%로 유지되었습니다.

2024년 6월 :

CPI: 6월 CPI는 전월 대비 0.2% 하락했고, 전년 동기 대비 3.2% 상승했습니다.

비농업 고용 데이터: 6월에 176,000개의 새로운 비농업 일자리가 추가되었고 실업률은 3.3%로 소폭 하락했습니다.

위 데이터는 약간 이상한 시나리오를 보여줍니다. 즉, 2024년 상반기 미국 CPI는 매월 하락 추세를 보였지만 비농업 고용 수는 완만하게 계속 증가하여 매우 강한 탄력성을 보여주었습니다. , 이는 곡선에 의해 만들어진 순진한 예측에 따라 관찰자가 기대하는 것과 일치하지 않습니다. 필립스 곡선은 실제 상황에 적합하고 예측하는 능력이 매우 제한적이라는 것이 역사적으로 여러 번 입증되었으며, 그 고유한 탄력성 또한 거시경제학계에서 오랫동안 논쟁의 주제였지만, 더 긴 시간 척도에 대한 데이터는 2023년부터 현재까지는 필립스 곡선과 일치합니다. 스리랑카 곡선의 지속적인 편차는 여전히 데이터 자체를 의심스럽게 만듭니다(이 기사에서는 CPI 통계 수준에 대한 진부한 논의를 일시적으로 제쳐두겠습니다).

3. 비농업 데이터에 포함된 다양한 하위 데이터는 모순적입니다. 예를 들어, 일반적으로 시장에서 지난 10년 동안 가장 이상하다고 간주하는 2024년 5월의 비농업 고용 데이터에서는 취업자수는 큰 폭의 증가세를 기록했지만, 노동인구의 실업률은 큰 폭의 증가 없이 크게 증가해 납득하기 어려운 자기모순을 형성했다. 6월에는 대폭 하향 조정되었으나 이로 인해 초기 데이터의 신뢰성에 대한 의문에 대한 시장 및 논평가들의 우려가 더욱 심화되었습니다.

4. 2024년부터 비농업 고용 데이터는 여러 차례 하향 조정됩니다. 2023년부터 미국 노동통계청이 발표한 비농업 고용 데이터는 여러 차례 하향 수정됐다. 예를 들어, 2024년 5월 비농업 데이터는 272,000개의 새로운 일자리가 창출된 것으로 나타났으며 이는 시장 기대치인 185,000개를 훨씬 초과했습니다. 그러나 이전의 비농업 데이터가 여러 번 하향 조정되면서 시장은 이 데이터의 정확성을 의심하게 되었습니다. 필라델피아 연은은 2023년 비농업 급여 데이터가 최대 80만 개의 신규 일자리로 과대평가될 수 있다고 제안하기도 했습니다.

5. 비농업 부문 고용 데이터는 다른 고용 조사 데이터와 상충되며, 최근 몇 달 동안 분기별 고용 및 임금 조사(QCEW)와 미국 민간 고용(ADP)에서 발표한 바에 따르면, 경제학자들의 종합 예측보다 계속해서 높습니다. 고용 시장 냉각 조짐이 있지만 비농업 데이터에 따르면 미국 고용 상황은 기대 이상의 회복력을 보여왔습니다. 일반적으로 비농업 고용 데이터는 공식 고용과 비공식 고용을 구분하지 않는 반면, QCEW 등은 공식 고용 통계에 더 초점을 맞추고 비공식 및 시간제 고용에 대한 통계는 제한적이라고 생각됩니다.

2. 비농업 고용자료의 산출방법을 간략히 소개하시오.

BLS는 일련의 상세한 조사와 통계 방법을 기반으로 비농업 데이터를 수집합니다. 다음은 비농업 급여 데이터를 계산하는 주요 단계 및 방법입니다.

1. 표본조사 : BLS는 가구조사(Current Population Survey, CPS)와 기업조사(Current Employment Statistics, CES)를 통해 자료를 수집한다. 가구조사는 주로 실업률과 경제활동참가율을 산출하는 데 활용되고, 기업조사는 일자리 창출 건수와 시간당 평균 임금을 산출하는 데 활용된다.

2. 산업분류: 비농업 고용자료는 고용을 제조업, 건설업, 서비스업 등 산업군으로 나누어 각 산업별 고용상황을 보다 구체적으로 분석한다.

3. 데이터 조정: 주로 계절 조정과 B/D 조정이 포함됩니다.

• 데이터의 정확성을 보장하기 위해 BLS는 고용 데이터에 대한 계절적 요인의 영향을 제거하기 위해 데이터를 계절적으로 조정합니다. 특히, 첫 번째 BLS는 과거 데이터를 분석하여 계절적 패턴을 식별하고 정량화합니다. 계절적 패턴은 정기적이거나 예측 가능한 요인(예: 휴일, 날씨 변화, 방학 등)으로 인해 특정 기간 동안 고용 데이터의 변동을 나타냅니다. 둘째, BLS는 S-ARIMA 시계열 분석 방법을 사용하고, 과거 데이터를 사용하여 잔차 화이트 노이즈를 만드는 모델 매개변수를 피팅하고, 계절 변동을 제거하기 위해 원래 데이터에 계절 차이를 수행합니다.

• 동시에, CES 조사는 신규 창업 기업과 폐업 기업의 고용 변화를 실시간으로 포착할 수 없기 때문에, BLS는 일자리의 실제 상황을 보다 정확하게 반영하기 위해 출생/사망 조정 모델을 채택하여 이러한 변화를 추정합니다. 시장, 그 중: 탄생 모델(Birth model) Model)은 새로 설립된 기업이 창출하는 일자리 수를 추정합니다. 이 모델은 과거 데이터를 기반으로 하며 다양한 산업 분야의 성장 추세와 거시 경제 상황을 고려하여 신규 회사가 고용 시장에 미치는 영향을 예측합니다. 죽음 모델: 폐쇄된 회사의 일자리 손실을 추정합니다. 이 모델은 또한 과거 데이터를 기반으로 기업 실패의 빈도와 패턴은 물론 거시 경제 상황이 기업 생존에 미치는 영향을 분석합니다.

3. 결론: 미국 고용지표는 의도적으로 과대평가된 것인가?

저자는 의문의 여지가 있는 수준에서 CPI와 비농업 급여가 유사하다고 생각합니다. 거시적으로 중요한 이 두 월간 데이터는 현 미국 정치인을 만족시키기 위해 인위적으로 조작되었는지 여부에 대해 시장에서 항상 반복적으로 의문을 제기해 왔습니다. 지지율과 창고에 대한 수요에 대한 기대로 인해 연방 준비 제도 이사회의 독립성에 의문이 제기되었습니다. 물론 저자는 이러한 음모론이 정립될 가능성을 완전히 배제할 수는 없지만, 최근 몇 년간 비농업 데이터에서 나타나는 다양한 변칙성과 불일치는 대부분 시대에 뒤떨어진 통계 방법과 미국 경제의 구조적 변화에 기인한다고 믿는다. 전염병 이후의 구조는 경제 변화와 불법 이민 증가 등 상호 연관된 원인으로 인해 발생합니다.

1. 통계적 방법은 시대에 뒤떨어진다

아래에서 논의되는 바와 같이 미국 경제 운영 모델은 구조적 변화를 겪었을 수 있지만 CES 데이터의 계절 조정 및 B/D 조정은 과거 데이터 패턴에 크게 의존하므로 그 중 B/D 조정이 크게 달라질 수 있습니다. 가장 많은 비난을 받았습니다.

자료에 따르면 5월 비농업 신규 일자리 중 23만1000개가 B/D 모델에서 나온 것으로 나타났다. 이는 신규 사업 형성을 기반으로 한 추정치이다. 이러한 일자리는 실제로 생성된 것으로 집계되지는 않지만, 존재한다고 가정되어 데이터에 직접 포함됩니다. B/D 모델은 2023년 4월 이후 190만 개의 일자리를 추가했으며, 이는 해당 기간 동안 전체 신규 일자리 창출의 56%를 차지합니다. 이는 지난 1년 동안 고용 증가의 절반 이상이 조정에서 비롯되었음을 의미하며, 대부분의 시장 견해는 그림과 같이 터무니없는 5월 24일 비농업 급여 데이터의 원인으로 B/D 모델을 지적하게 됩니다. 아래 차트에서. 최근에는 CES와 CPS 결과의 백분율 차이가 점점 커지고 있는데, 이는 CES 샘플링 방식과 통계적 조정 방식이 심각하게 실패했다는 확고한 증거로도 간주됩니다.

2. 미국 경제 구조는 전염병 이후 구조적 변화를 겪었습니다.

코로나19 공중보건 사태를 전후해 비공식 일자리 비중이 급증하고, 청년층의 취업 의향이 급격히 낮아지는 현상이 오늘날까지 지속되고 있는 것을 볼 수 있다. 현재로서는 이러한 현상에 대해 특별히 강력한 설명이 없습니다. 인구 수준의 전체 노동력에 대해서는 아직 결론이 나지 않았습니다. 어쨌든, 시간제 일자리의 비율이 증가하면 비농업 고용통계의 난이도가 크게 높아질 것은 확실하다. 동시에 고용통계의 비교는 필연적으로 과대평가되고, 이러한 잡음을 제거하면 조사비용이 불균형하게 증가하게 된다. 동시에 생산가능인구의 상당수가 노동인구(실업률의 분모)에서 이탈해 실업률과 일자리 창출 수치의 통계적 왜곡도 초래될 것이다.

3. 국경 통제가 효과적이지 않고 불법 이민자 유입이 가속화되고 있습니다.

이는 앞서 언급한 경제구조 변화와 밀접한 관련이 있는데, 합법적인 신분이 없는 불법체류자는 비공식 노동에 종사할 가능성이 상당히 높기 때문이다. 동시에 불법 이민자 고용은 잠재적인 표본 편향을 야기하기도 합니다.

BLS의 비농업 고용 데이터는 CES 표본 조사를 기반으로 합니다. 불법 이민자의 고용 상태가 표본에 적절히 반영되지 않으면 조사 결과가 실제 상황과 다를 수 있습니다. 예를 들어, CES 조사 표본(표본 단위는 고용주임)이 합법적인 근로자를 고용하는 경향이 있는 대기업을 더 많이 포함하고 불법 이민자가 일할 가능성이 더 높은 소규모 또는 지하 사업체를 무시한다면 고용 데이터가 왜곡될 가능성이 높습니다. .과대평가되었습니다.

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