一、美国非农就业数据大幅下修

2024年3月8日晚，美2月非农就业人数出炉，27.5万人， 高于预期19.8万人。 同时下修1月非农数据从33.3万人至29万人，下修12月非农数据从35.3万人至22.9万人。2月失业率升至3.9%，预期为3.7%。

虽然2月份非农数据超过市场预期近8万。但是，12月数据下修了4.4万，1月数据下修了12.4万，下修比例高达35%。这样的数据修正，脸都不要了。

二、非农数据的操纵价值

产生如此大的数据下修，不要认为美国数据统计很严谨。实际上这数据也是任人打扮的小姑娘，为了维持美元强势啊。

从美元的走势图可以看到，美元因为这两次非农数据的强劲脱离了100点保卫战，走出近5%的涨幅。数据的利用价值已实现。数据的下修回归，可能是为了后续的价值。

三、非农数据的统计方法将数据操纵制度化

非农数据来源于机构调查，又称工资册调查。美国劳工部每月开展的“当前国家雇佣统计”工作，是从企业侧面反映岗位创造统计，这里包含备受瞩目的非农就业人数，就业统计区分政府与私营部门，区分20多个行业及众多细分子行业，区分全日制工作与非全日制，不仅包括就业人数，还有每周工作小时、加班小时数，以及失业人口按失业原因与失业持续时间进行的分类，可以更加仔细的分析就业的状态。劳工部的调查每月根据失业保险账户的数量，可以覆盖142000企业和中介公司，每月从中抽取样本，可代表覆盖分布在50各州和地区的689000个工作地点，和1/3劳工数量的就业情况，其中政府的雇佣情况可以全部获知而不用抽样。因为基本从工资册取数据，排除了自由工作者、农业工作者、家务劳动、个人经营者，但不排除非全日工作者，而拥有两份工作的人将被视为两个劳动者。机构调查在第一次公布数据时大概有60-70%反馈，此后连续两个月的修订中大概有80%。因此每月数据发布时，会同时发布对前两个月的修订。

从上述统计方法中可以看到，非农数据可以修正。但是以1月的数据下修35%来说，10%的调查问卷的变动，可以带来35%的变化，不科学。

这是把数据操纵制度化。制度化不一定就科学合理。美国完全可以改变数据公布的时间点，以求准确数据。然而，事实上，这样的数据统计规则助于数据操纵。