宏观深度报告：美国非农数据为何频繁修订？-260705（16页）.pdf

1、 谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 1 美国非农数据美国非农数据为何频繁为何频繁修订？修订？证券研究报告 宏观深度报告/2026.07.05 分析师分析师 张伟 SAC 证书编号：S0160525060002 分析师分析师 任思雨 SAC 证书编号：S0160525090006 相关报告相关报告 1.股债汇三牛：钱多就是硬道理2026年下半年宏观展望 2026-07-01 2.需求拐点出现了吗？2026-06-30 3.企业加速累库 2026-06-28 核心观点核心观点 非农就业数据实际是估算值。非农就业数据实际是估算值。美国劳工统计局（BLS）的非农数据依托当期就业统计调查

2、（CES）生成，统计层面，CES 是一个分层简单随机抽样调查，即最后形成的就业数据是一个估算数据最后形成的就业数据是一个估算数据。CES 的有效样本约占美国所有的有效样本约占美国所有非农工资雇员的非农工资雇员的 26%。模型偏差、企业回复时滞等带来频繁修正。模型偏差、企业回复时滞等带来频繁修正。一是调查流程本身就存在修一是调查流程本身就存在修正机制，数据的多次修订本就存在：正机制，数据的多次修订本就存在：源自于收集率的时滞源自于收集率的时滞。数据首次发布时，调查问卷的收集率约为 60%；而在最终修正时，调查问卷的收集率上升至近 90%。源自于源自于“净出生调整净出生调整”模型的偏差。模型的偏差

3、。这一调整预测当月“新注册岗数-倒闭岗数”的净增量，并把预测估算出来的数字加到非农数据初值中。“净出生调整”模型也是资本市场最诟病非农数据的原因。因为它极度依赖历史规律，会导致在经济拐点时的数据严重失真。例如当经济突然变差时，模型会严重高估新企业的诞生，低估老企业的倒闭。继而使得非农就业初值较高，但在未来会带来大幅下修。二是调查中的不同行业、不同规模的企业覆盖率并不二是调查中的不同行业、不同规模的企业覆盖率并不一致。一致。政府部门的覆盖率极高，而小微企业特征会被漏估。三是调查中企业的三是调查中企业的回复率在下降回复率在下降，当前已不足一半。，当前已不足一半。资本市场认为非农当前的置信度资本市场

4、认为非农当前的置信度变变低。低。近年资本市场对非农就业数据初值的信任度下滑，概因终值与初值的偏差幅度规模持续处于较高水平。其中 2025年一季度的三个月每月下修均超过了 10 万人，而 2025 年每个月的数据都进行了下修。频繁下修意味着此前公布的非农初值都存在不同程度的“虚高”。根据回复率与收集率来看，实际整体样本的代表性不足问题日渐突出，导致实际整体样本的代表性不足问题日渐突出，导致数据高度依赖模型的推测，非农数据对边际变化的指引能力显著下降。数据高度依赖模型的推测，非农数据对边际变化的指引能力显著下降。其它数据可交叉验证就业市场。其它数据可交叉验证就业市场。ADP 私营就业数据；季度的就

5、业与工资普查（QCEW）数据；现时人口调查（CPS）数据；职位空缺与劳动力流动调查（JOLTS）；高频景气指标的侧面佐证等。最新非农数据对此前加息预期纠偏。最新非农数据对此前加息预期纠偏。最新披露的 6 月就业数据修订转为下修，冲击了“美国就业市场温和复苏”的预期。从结构来看，6 月新增就业增长几乎全部由教育和保健服务、专业和商业服务两个行业贡献。4、5 月主要的下修来源于休闲和酒店业。证实了非农数据非农数据“虚高虚高”、休闲酒店娱乐等小微休闲酒店娱乐等小微聚聚集集行业，因企业问卷反馈滞后、模型外推偏差，是单边集中下修的源头行业，因企业问卷反馈滞后、模型外推偏差，是单边集中下修的源头等结等结论

6、论。风险提示：风险提示：就业韧性超预期风险；数据统计偏差风险；通胀粘性超预期风险。谨请参阅尾页重要声明及财通证券股票和行业评级标准 2 宏观深度报告/证券研究报告 内容目录内容目录 1 非农数据如何产生？非农数据如何产生？.3 2 为何频繁修正？为何频繁修正？.3 3 非农是否依然可信？非农是否依然可信？.9 4 如何交叉验证美国就业？如何交叉验证美国就业？.10 5 最新非农数据说明了什么？最新非农数据说明了什么？.13 6 风险提示风险提示.15 图表目录图表目录 图图 1:美国劳工统计局官网可查询到的最早修订数据在美国劳工统计局官网可查询到的最早修订数据在 1979 年年.4 图图 2: