4Alpha Research：アメリカの雇用データは体系的に過大評価されているのか？

4Alpha Research 研究员： Kamiu

今日のグローバル経済において、雇用データは世界のマクロ経済政策の決定者や取引市場にとって重要性が明白です。経済発展を測る重要な指標として、アメリカの非農業雇用データは常に注目されています。しかし、長い間、市場には疑問の声が存在してきました。なぜアメリカの雇用データはCPIの動向としばしば乖離し、家庭調査と企業調査のデータに大きな差異があるのでしょうか？このような分歧は、一部の人々がアメリカ労働省が発表する非農業雇用データに疑念を抱く原因となり、誤差やシステマティックな過大評価が存在する可能性があると考えられています。特に2024年以降、非農業データに異常が頻発し、2024年7月の非農業データが大幅に予想を下回ったことで、非農業データに対するシステマティックな疑念がさらに高まりました。

次に、この現象の背後にある理由と、それが市場分析や政策決定に与える可能性のある影響について探ります。

一、アメリカの雇用データが長期にわたり不正確であると疑われ、さらにはシステマティックに過大評価されている理由は？

アメリカ労働省（BLS）が毎月発表する非農業雇用データ（Non-farm payroll employment）には、雇用者数、失業率などのデータが含まれており、常に最も重要なマクロ経済指標の一つと見なされています。新たに創出された非農業雇用者数は、アメリカの非農業分野で新たに創出された雇用の数を反映しており、政府部門以外のすべての業界（製造業、サービス業、建設業など）が含まれます。このデータは、アメリカの雇用市場の拡大速度や労働市場の緊張度を理解するのに役立ちます。失業率は、一定の期間内に失業状態にある労働力の総数に対する割合を示します。これは経済の健康状態を測るもう一つの重要な指標であり、労働市場の遊休度を反映しています。平均時給は、アメリカの労働者の収入レベルを反映し、消費者の購買力や潜在的なインフレ圧力を測る重要な指標です。

非農業データは、金融市場、政府の政策決定、経済予測などに重要な影響を与えます。投資家、経済学者、政策決定者はこの報告書を注意深く観察し、アメリカ経済の動向を評価し、それに基づいて投資や決定を行います。非農業データのパフォーマンスは、しばしば連邦準備制度の金融政策に影響を与え、ひいては世界の金融市場に影響を及ぼします。しかし、近年、アメリカの雇用データが不正確であるという意見が増えており、システマティックな過大評価が存在する可能性があると考えられています。その主な理由は以下の通りです：

1. 異なるソースからの非農業データ間の差異がますます大きくなっており（具体的な内容は後述）、データの堅牢性の欠如が顕著になり、非農業雇用データの信頼性が疑問視されています；

2. 異なるマクロデータ間に一定の潜在的矛盾が存在します。最近のCPIデータが著しく減少している傾向に対し、雇用市場は依然として穏やかな成長を示しています。具体的な比較は以下の通りです：

2024年1月：

• CPI：アメリカ労働統計局のデータによると、1月のCPIは前月比で0.1%減少し、前年同月比で6.4%増加しました。
• 非農業雇用データ：1月の新規非農業雇用者数は51.7万人、失業率は3.4%で維持されました。

2024年2月：

• CPI：2月のCPIは前月比で横ばいで、前年同月比で6.0%増加しました。
• 非農業雇用データ：2月の新規非農業雇用者数は31.1万人、失業率はわずかに3.3%に低下しました。

2024年3月：

• CPI：3月のCPIは前月比で0.2%減少し、前年同月比で5.2%増加しました。
• 非農業雇用データ：3月の新規非農業雇用者数は23.5万人、失業率は変わりませんでした。

2024年4月：

• CPI：4月のCPIは前月比で0.4%減少し、前年同月比で4.9%増加しました。
• 非農業雇用データ：4月の新規非農業雇用者数は21.3万人、失業率はわずかに3.4%に上昇しました。

2024年5月：

• CPI：5月のCPIは前月比で0.3%減少し、前年同月比で4.0%増加しました。
• 非農業雇用データ：5月の新規非農業雇用者数は18.4万人、失業率は3.4%で維持されました。

2024年6月：

• CPI：6月のCPIは前月比で0.2%減少し、前年同月比で3.2%増加しました。
• 非農業雇用データ：6月の新規非農業雇用者数は17.6万人、失業率はわずかに3.3%に低下しました。

以上のデータは、2024年上半期においてアメリカのCPIが月ごとに下落している一方で、非農業雇用者数が持続的に穏やかに増加しているという、やや奇妙な状況を描写しています。これは、フィリップス曲線に基づく観察者の単純な予測に反する強い弾力性を示しています。フィリップス曲線は歴史的に実際の状況に対するフィッティング予測能力が限られていることが何度も証明されており、その具体的な弾力性もマクロ経済学界で長年の議論のテーマですが、2023年以降の長期的なデータとフィリップス曲線の持続的な乖離は、データ自体に疑問を投げかけることになります（この記事ではCPIの統計基準に関する議論は一時保留します）；

3. 非農業データに含まれる各項目間に矛盾が存在します。例えば、市場の見解で近年最も奇妙とされる2024年5月の非農業雇用データでは、雇用者数が著しく増加したにもかかわらず、失業率は労働力が明らかに増加していない状況で大幅に上昇し、自己矛盾を形成しています（もちろん、5月の非農業新規雇用者数は6月に大幅に下方修正されましたが、これにより市場や評論界の初期データの信頼性に対する疑念がさらに高まりました）；

4. 2024年以降、非農業雇用データは何度も下方修正されています。2023年以降、アメリカ労働統計局が発表した非農業雇用データは何度も下方修正されています。例えば、2024年5月の非農業データは新規雇用者数が27.2万人と市場予想の18.5万人を大きく上回りましたが、以前の非農業データの何度もの下方修正により、市場はこのデータの正確性に疑念を抱いています。フィラデルフィア連邦準備銀行は、2023年の非農業データの新規雇用者数が最大80万人過大評価されている可能性があると警告しています；

5. 非農業雇用データと他の雇用調査データが矛盾し、経済学者の集団予測を持続的に上回っています。最近の数ヶ月間、四半期雇用および賃金調査（QCEW）やアメリカの民間企業雇用者数（ADP）は、アメリカの雇用市場に冷え込みの兆候があることを示していますが、非農業データは依然としてアメリカの雇用状況が予想を超える弾力性を示しているとしています。一般的に、非農業雇用データは正式/非公式の雇用を区別せず、QCEWなどは正式雇用の統計に偏重しており、非公式およびパートタイム雇用の統計は限られています。

二、非農業雇用データが具体的にどのように計算されるかの簡単な紹介

BLSは一連の詳細な調査および統計方法に基づいて非農業データを編纂しています。以下は非農業雇用データの計算における重要なステップと方法です：

1. サンプル調査：BLSは家庭調査（Current Population Survey, CPS）と企業調査（Current Employment Statistics, CES）を通じてデータを収集します。家庭調査は主に失業率と労働参加率を計算するために使用され、企業調査は雇用の増加数と平均時給を計算するために使用されます；

2. 業界分類：非農業雇用データは、雇用を製造業、建設業、サービス業などの異なる業界カテゴリに分け、各業界の雇用状況をより詳細に分析します；

3. データ調整：主に季節調整とB/D調整の2つの部分が含まれます：

• データの正確性を確保するために、BLSはデータに季節調整を行い、季節的要因が雇用データに与える影響を排除します。具体的には、まずBLSは歴史的データを分析して季節的パターンを特定し、定量化します。季節的パターンとは、特定の期間内に通常または予測可能な要因（祝日、天候の変化、学校の休暇など）によって引き起こされる雇用データの変動を指します。次に、BLSはS-ARIMA時系列分析手法を使用し、歴史的データを用いて残差がホワイトノイズとなるモデルパラメータをフィッティングし、原データに季節的差分を適用して季節的変動を排除します。

• 同時に、CES調査が新設企業や閉鎖企業の雇用変化をリアルタイムで捉えられないため、BLSはBirth/Death Adjustmentモデルを使用してこれらの変化を推定し、雇用市場の実際の状況をより正確に反映させます。ここで、出生モデル（Birth Model）は新設企業が創出する雇用を推定します。このモデルは歴史的データに基づき、異なる業界の成長傾向やマクロ経済条件を考慮して新企業が雇用市場に与える貢献を予測します；死亡モデル（Death Model）は閉鎖企業が消失させる雇用を推定します。このモデルも歴史的データに基づき、企業の倒産頻度やパターン、マクロ経済条件が企業の存続に与える影響を分析します。

三、結論：アメリカの雇用データは果たして意図的に過大評価されているのか？

筆者は、この疑問のレベルにおいて、CPIと非農業データには共通点があると考えています。この2つの重要なマクロ経済的意義を持つ月次データは、常に市場から人為的に操作されているのではないかという疑念を持たれ、アメリカの現職政治家の支持率や票田のニーズを満たすために疑問視され、連邦準備制度の独立性が疑問視されています。もちろん、筆者はこの陰謀論が成立する可能性を完全には排除できませんが、それでも、非農業データの近年の異常や不一致は、統計方法の陳腐化、パンデミック後のアメリカ経済構造の構造的変化、そして不法移民の流入速度の加速など、相互に関連する理由によるものが大半であると考えています。

1. 統計方法の陳腐化

以下に述べるように、アメリカの経済運営モデルは構造的変化を遂げた可能性がありますが、CESデータの季節調整とB/D調整は歴史的データパターンに高度に依存しており、大きな偏差を引き起こす可能性があります。特にB/D調整は最も批判されています。

データによると、5月の非農業新規雇用者数の中で、23.1万件はB/Dモデルからのものであり、新設企業の設立に基づく推定値です。この部分の雇用は実際には統計に含まれておらず、存在すると仮定されて直接データに計上されています。2023年4月以降、B/Dモデルは190万件の雇用を追加し、同期間のすべての新規雇用者数の56%を占めています。これは、過去1年間で半数以上の「雇用増加」が調整から来ていることを意味し、B/Dモデルが2024年5月の非農業データの「異常」の主犯であると市場の多くの見解が指摘しています。近年、CESとCPSの結果の差異の割合がますます大きくなっており、CESのサンプリング方法と統計調整方法が深刻に失敗しているという決定的な証拠と見なされています。

2. パンデミック後のアメリカ経済構造の構造的変化

COVID-19の公衆衛生事件の前後で、非公式な仕事の割合が急増し、若者の雇用意欲が急速に低下する現象が観察され、これは今日まで続いています。現在、この現象には特に強力な説明がありませんが、非公式な仕事の割合の増加と雇用意欲の低下は、新型コロナウイルスの長期的な後遺症（LC）が全人口レベルで総体的な労働能力を低下させている可能性があると考えられていますが、まだ結論は出ていません。いずれにせよ、パートタイムの仕事の割合が増加することは、非農業雇用統計の難易度を大幅に引き上げます。非農業データはサンプリング調査方式で行われているため、同一人物が複数のパートタイムを同時に行うと、雇用の統計が実際の状況を過大評価することは避けられません。これらのノイズを排除することは、調査コストの不釣り合いな上昇を引き起こします。同時に、大量の適齢人口が労働力から退出する（失業率の分母）ことも、失業率や雇用者数の統計に歪みをもたらします。

3. 国境管理の失敗、不法移民の流入速度の加速

これは上記の経済構造の変化と密接に関連しています。合法的な身分を持たない不法移民が非公式な仕事に従事する可能性が著しく高いためです。同時に、不法移民の雇用は潜在的なサンプリングバイアスを引き起こす可能性があります。

BLSの非農業雇用者数データはCESのサンプリング調査に基づいていますが、サンプルが不法移民の雇用状況を十分に代表していない場合、調査結果は実際の状況から逸脱する可能性があります。例えば、CES調査のサンプリング（サンプリング単位は雇用主）が、合法的な労働者を雇う傾向のある大企業をより多くカバーし、不法移民が働く可能性の高い小規模または地下企業を無視している場合、雇用データは大幅に過大評価される可能性が高いです。