【文章来源：金十数据】
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随着 11 月最新的劳动力市场数据即将出炉，著名经济学家、彼得森国际经济研究所的高级研究员贾斯汀·沃尔弗斯 （Justin Wolfers） 敦促公众在解读这些数据时务必保持高度谨慎。
沃尔弗斯警告称，近期的美国政府停摆制造了一场统计学上的 「迷雾」，这很可能会人为地推高 11 月的失业率，导致经济状况看起来比实际情形更糟糕。
沃尔弗斯指出，问题的症结在于政府停摆期间 10 月份调查的取消。这一数据采集的空缺扰乱了美国劳工统计局 （BLS） 所采用的精细的 「4-8-4」 轮换周期，即受访家庭连续接受 4 个月的调查，暂停 8 个月，随后再次接受调查。
由于 10 月份未进行调查，11 月样本的构成发生了剧变。通常情况下，只有八分之一的受访者是首次参与调查的新人。
然而，沃尔弗斯指出，在 11 月的样本中，「缺乏经验的受访者」 数量达到了通常水平的两倍——约占总样本量的 25%。
沃尔弗斯表示，这一点至关重要，因为政府停摆意味着 11 月的调查中包含了更多缺乏经验的受访者。这很可能会将测得的失业率略微推高。
样本构成的这种变化之所以重要，是因为沃尔弗斯所指出的一种被称为 「轮换组偏差」 的现象。
历史数据显示出一种明显的心理或申报差异：首次参与劳动力调查的个人，其报告的失业率始终高于那些之前接受过调查的人。
沃尔弗斯引用 2022 年至 2025 年的数据指出，首次受访者的测得失业率 「通常比有经验的受访者高出 0.7 个百分点」。
随着大量此类倾向于 「悲观」 的新受访者涌入 11 月的样本，整体加权平均值在数学层面上注定会向上偏移。沃尔弗斯预测，无论就业市场的实际健康状况如何，这 「都很可能会将测得的失业率略微推高」。
除了偏差之外，数据还受到抽样误差增加的影响。劳工统计局通常依赖 「面板数据法」（即长期追踪同一批人） 来平滑数据的波动性。
鉴于四分之一的样本都是新的，这些方法的有效性大打折扣，可能导致估算结果出现异常波动。
沃尔弗斯指出，虽然政府理论上已 「走出了统计盲区」，但停摆造成的 「余波」 使得解析官方数据变得异常困难，令分析师和政策制定者只能在 「重重迷雾」 中摸索前行。
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随着 11 月最新的劳动力市场数据即将出炉，著名经济学家、彼得森国际经济研究所的高级研究员贾斯汀·沃尔弗斯 （Justin Wolfers） 敦促公众在解读这些数据时务必保持高度谨慎。
沃尔弗斯警告称，近期的美国政府停摆制造了一场统计学上的 「迷雾」，这很可能会人为地推高 11 月的失业率，导致经济状况看起来比实际情形更糟糕。
沃尔弗斯指出，问题的症结在于政府停摆期间 10 月份调查的取消。这一数据采集的空缺扰乱了美国劳工统计局 （BLS） 所采用的精细的 「4-8-4」 轮换周期，即受访家庭连续接受 4 个月的调查，暂停 8 个月，随后再次接受调查。
由于 10 月份未进行调查，11 月样本的构成发生了剧变。通常情况下，只有八分之一的受访者是首次参与调查的新人。
然而，沃尔弗斯指出，在 11 月的样本中，「缺乏经验的受访者」 数量达到了通常水平的两倍——约占总样本量的 25%。
沃尔弗斯表示，这一点至关重要，因为政府停摆意味着 11 月的调查中包含了更多缺乏经验的受访者。这很可能会将测得的失业率略微推高。
样本构成的这种变化之所以重要，是因为沃尔弗斯所指出的一种被称为 「轮换组偏差」 的现象。
历史数据显示出一种明显的心理或申报差异：首次参与劳动力调查的个人，其报告的失业率始终高于那些之前接受过调查的人。
沃尔弗斯引用 2022 年至 2025 年的数据指出，首次受访者的测得失业率 「通常比有经验的受访者高出 0.7 个百分点」。
随着大量此类倾向于 「悲观」 的新受访者涌入 11 月的样本，整体加权平均值在数学层面上注定会向上偏移。沃尔弗斯预测，无论就业市场的实际健康状况如何，这 「都很可能会将测得的失业率略微推高」。
除了偏差之外，数据还受到抽样误差增加的影响。劳工统计局通常依赖 「面板数据法」（即长期追踪同一批人） 来平滑数据的波动性。
鉴于四分之一的样本都是新的，这些方法的有效性大打折扣，可能导致估算结果出现异常波动。
沃尔弗斯指出，虽然政府理论上已 「走出了统计盲区」，但停摆造成的 「余波」 使得解析官方数据变得异常困难，令分析师和政策制定者只能在 「重重迷雾」 中摸索前行。
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沃尔弗斯警告称，近期的美国政府停摆制造了一场统计学上的 「迷雾」，这很可能会人为地推高 11 月的失业率，导致经济状况看起来比实际情形更糟糕。
沃尔弗斯指出，问题的症结在于政府停摆期间 10 月份调查的取消。这一数据采集的空缺扰乱了美国劳工统计局 （BLS） 所采用的精细的 「4-8-4」 轮换周期，即受访家庭连续接受 4 个月的调查，暂停 8 个月，随后再次接受调查。
由于 10 月份未进行调查，11 月样本的构成发生了剧变。通常情况下，只有八分之一的受访者是首次参与调查的新人。
然而，沃尔弗斯指出，在 11 月的样本中，「缺乏经验的受访者」 数量达到了通常水平的两倍——约占总样本量的 25%。
沃尔弗斯表示，这一点至关重要，因为政府停摆意味着 11 月的调查中包含了更多缺乏经验的受访者。这很可能会将测得的失业率略微推高。
样本构成的这种变化之所以重要，是因为沃尔弗斯所指出的一种被称为 「轮换组偏差」 的现象。
历史数据显示出一种明显的心理或申报差异：首次参与劳动力调查的个人，其报告的失业率始终高于那些之前接受过调查的人。
沃尔弗斯引用 2022 年至 2025 年的数据指出，首次受访者的测得失业率 「通常比有经验的受访者高出 0.7 个百分点」。
随着大量此类倾向于 「悲观」 的新受访者涌入 11 月的样本，整体加权平均值在数学层面上注定会向上偏移。沃尔弗斯预测，无论就业市场的实际健康状况如何，这 「都很可能会将测得的失业率略微推高」。
除了偏差之外，数据还受到抽样误差增加的影响。劳工统计局通常依赖 「面板数据法」（即长期追踪同一批人） 来平滑数据的波动性。
鉴于四分之一的样本都是新的，这些方法的有效性大打折扣，可能导致估算结果出现异常波动。
沃尔弗斯指出，虽然政府理论上已 「走出了统计盲区」，但停摆造成的 「余波」 使得解析官方数据变得异常困难，令分析师和政策制定者只能在 「重重迷雾」 中摸索前行。
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沃尔弗斯指出，问题的症结在于政府停摆期间 10 月份调查的取消。这一数据采集的空缺扰乱了美国劳工统计局 （BLS） 所采用的精细的 「4-8-4」 轮换周期，即受访家庭连续接受 4 个月的调查，暂停 8 个月，随后再次接受调查。
由于 10 月份未进行调查，11 月样本的构成发生了剧变。通常情况下，只有八分之一的受访者是首次参与调查的新人。
然而，沃尔弗斯指出，在 11 月的样本中，「缺乏经验的受访者」 数量达到了通常水平的两倍——约占总样本量的 25%。
沃尔弗斯表示，这一点至关重要，因为政府停摆意味着 11 月的调查中包含了更多缺乏经验的受访者。这很可能会将测得的失业率略微推高。
样本构成的这种变化之所以重要，是因为沃尔弗斯所指出的一种被称为 「轮换组偏差」 的现象。
历史数据显示出一种明显的心理或申报差异：首次参与劳动力调查的个人，其报告的失业率始终高于那些之前接受过调查的人。
沃尔弗斯引用 2022 年至 2025 年的数据指出，首次受访者的测得失业率 「通常比有经验的受访者高出 0.7 个百分点」。
随着大量此类倾向于 「悲观」 的新受访者涌入 11 月的样本，整体加权平均值在数学层面上注定会向上偏移。沃尔弗斯预测，无论就业市场的实际健康状况如何，这 「都很可能会将测得的失业率略微推高」。
除了偏差之外，数据还受到抽样误差增加的影响。劳工统计局通常依赖 「面板数据法」（即长期追踪同一批人） 来平滑数据的波动性。
鉴于四分之一的样本都是新的，这些方法的有效性大打折扣，可能导致估算结果出现异常波动。
沃尔弗斯指出，虽然政府理论上已 「走出了统计盲区」，但停摆造成的 「余波」 使得解析官方数据变得异常困难，令分析师和政策制定者只能在 「重重迷雾」 中摸索前行。
