美國十二月非農就業人數預測：不過熱，也不過冷

作者：John Phillips

我們的數據預計就業報告略低於但非常接近共識水平。

- 紐約時間2022年1月3日上午10:31。

十二月份，由於在餐廳就餐者的數量下跌，餐廳看起來空無一人。這對於休閑和酒店業來說可能是個壞兆頭，休閑和酒店業的新增就業數佔比已經有大幅下降。

十二月非農就業人數：比十一月高，略低於共識水平

我們大數據驅動的十二月非農就業人數「預測值」為38萬，高於十一月份21萬的增長，低於撰寫本報告時（紐約時間2022年1月1日周一上午10:00）彭博社的共識水平41.2萬。

上個月整體非農就業人數（機構調查）有下行意外，然而，由於家庭調查顯示的就業人數大幅增長，我們仍然認為該報告是強勁的。本月，我們預計家庭調查中的部分強勁數據將在機構調查中體現出來，但又被一些數據中相對負面的信號以及持續的新冠疫情逆風所抵消。綜合來看，我們認為非農就業人數會比上個月高，但與最近幾個月相比，仍然相對較低。

十二月份非農就業人數預測值的驅動因素如下：

• 在線「招聘」活動：新增就業崗位數和新入職人數在季度調整的基礎上都有所下降。新增就業崗位數下降了6.7%，而新入職人數下降了1.8%（見圖1a）。除了就業崗位水平的下降之外，我們還看到就業崗位的平均入職時間在十二月大幅增加，躍升至57天（見圖1b）。這些數據給模型帶來消極壓力。

圖1a：新增就業崗位數和新入職人數，2020年1月1日-2021年12月18日（21天移動平均數）

來源：深數宏觀（DeepMacro）和LinkUp/Smart Market Data.

註：橙色=十一月份報告的調查期間；藍色=十二月份報告的調查期間。

我們主要的就業數據源是大約30,000家美國公司人力資源網站上的招聘信息。當一家公司在其網站上發布工作廣告時，我們將其視為一個「新增崗位」。如果一則這樣的廣告從網站撤下，我們則將其算成一個「已入職崗位」。 新增崗位代表公司對勞動力的需求，因此可以成為就業增長的主要指標。我們亦發現，新增就業崗位總數，加上其他變數，例如衡量整體經濟周期的強弱的深數宏觀（DeepMacro）「經濟增長因子」，能對月非農就業人數做出解釋。

圖1b：就業崗位入職的平均時間，2020年3月-2021年12月（天）

來源：深數宏觀（DeepMacro）和LinkUp/Smart Market Data.

• 餐飲行業：本月，我們繼續追蹤餐飲行業的詳細情況。圖1c顯示了酒店/休閑行業的就業水平，對比在餐廳就餐者數量與2019年相比的變化百分比（來源於OpenTable）。自去年冬天以來，我們首次看到了該行業就業人數可能會下降。這對於就業報告來說是壞消息，因為這個行業今年一直是就業報告的動力來源，至少到最近都是如此（見下一部分）。

圖1c：在餐廳就餐者vs.酒店/休閑行業就業，2020年6月1日-2021年12月18日（與2019年相比的變化百分比，單位為千人）

來源：DeepMacro Inc.和 OpenTable.

註：藍色陰影區表示十二月份報告的調查期間。藍色點是預測的十二月份酒店業就業數字。

• 整體經濟增長仍然保持高位，而且最近已經從略微消極的勢頭轉變為略微積極的勢頭。雖然這一轉變為模型帶來一些積極的壓力，但我們要強調的是影響是輕微的。
• 失業救濟金申請數十二月份相對持平但較低，並延續了其長期下行的趨勢，為模型帶來積極的壓力。

休閑行業的影響減弱

在過去一年裡，對就業報告影響最大的因素之一就是休閑和酒店業。該行業佔四月份總就業增長的份額超過100%，但此後其影響穩步下降，十一月份只有11%（見圖2a）。雖然這一行業早期的就業增長多數相當容易，但這一行業的就業增長率已出現急劇放緩，並且很多職位仍然空缺。

圖2a. 休閑/酒店業就業增長佔總就業增長的比率，2021年4月-2021年11月（百分比）

來源：美國勞工統計局。

這在數據中可以清楚地看到。如圖2b所示，我們將酒店和休閑行業就業的復甦情況與三個主要行業：商業服務行業、貿易和運輸行業以及建築行業，進行比較。第一點是，酒店/休閑業崩盤的幅度比其他行業大得多，因此該行業的就業增長對總就業增長的影響也更大。第二點是，大部分的缺口已經被補上了，因此這一行業推動整體非農就業人數進一步大幅增長的潛力有限。第三點是，這一行業在恢復新冠疫情導致的下跌的過程中仍然可以推動一部分就業增長——酒店/休閑業的就業水平仍然比疫情前水平低3%。但是最後這一點差距何時以及如何能被補上仍然有待觀察；似乎只要新冠疫情持續，就很難彌補這一差距。

圖2b. 休閑/酒店行業的就業增長與商業服務行業、貿易和運輸行業以及建築行業的對比，2021年4月-2021年11月（百分比）

來源：深數宏觀（DeepMacro）和 LinkUp/Smart Market Data.

如何在數據發布之前配置資產頭寸： 「溫和適中」類型的報告

當深數宏觀（DeepMacro）預測值低於共識水平時，就像十二月份的非農就業人數預測（深數宏觀（DeepMacro）：38萬 vs. 彭博社共識水平：41.2萬），我們簡單的交易規則建議做多美元利率/做空美元/做多標普500指數。請注意，這些是短期建議，而深數宏觀（DeepMacro）的投資組合本質上是中期投資組合。因此，這些建議本身不是直接的中期建議，而是旨在幫助在重要經濟事件發生時進行短期風險管理。此外，本月深數宏觀（DeepMacro）的預測值與市場共識水平之間的差距只有3.2萬，因此如果我們的預測準確，市場不大可能有太多的意外。

但是，從方向上，我們來回顧一下深數宏觀（DeepMacro）的利率/貨幣/資產配置模型以及市場可能的反應。深數宏觀（DeepMacro）短期利率模型STR-1目前預測利率會上升並超過市場遠期利率。這與「做空」的策略一致（聯繫我們查看）。我們對非農就業人數的預測表明在非農就業人數發布前後，這一預測存在一定風險。在外匯方面，FX-1模型兌歐元和日元做空美元（聯繫我們查看），因此我們的預測與這些頭寸一致。但從凈值來看，兌其他貨幣（如英鎊、澳元和瑞士法郎），FX-1做多美元，因此在非農就業人數發布時，投資者可能要削減這些頭寸。

最後，在股票方面，我們的月度資產配置模型（目標年化波動率5%）目前略微減持股票（與中性的參考值相比）。股票減持的驅動因素是避險情緒的上升（至少在最近的輕量反彈之前）。對於股票市場來說，良好但又不過熱的就業增長是一個「兩全其美」的情況，因此，在非農就業人數即將發布之際，投資者可能會希望增加風險敞口。

深數宏觀(DeepMacro)由華爾街資深經濟學家和IT界著名數據科學家創建，利用人工智慧分析大量經濟數據，將其量化為經濟增長因子、通貨膨脹因子、全球投資風險因子等指標，預測全球宏觀經濟趨勢。全自動的演算法系統利用「大數據」在官方數據發布之前，分析經濟狀況並獲取對市場重要但官方數據未能很好覆蓋的數據。基於這些指標，深數宏觀(DeepMacro)構建了各種資產類別的中期投資組合，包括短期利率、外匯和全球資產配置，都取得了很好的業績。深數宏觀(DeepMacro)與世界各地的金融機構，包括主要銀行、主權財富基金和全球對沖基金等密切合作，提供付費內容、專有指標和諮詢服務。有關更深入的數據分析和專業解釋，請聯繫info@deepmacro.com。