有关生灭模型的问答

􀂄 劳工统计局(BLS)的生灭模型试图纠正这样一种现象：即每个月都有公司成立或倒闭，但BLS所使用的调查数据却无法体现出这一因素。为了弥补这个缺陷，他们使用了一种纯统计学方法来估算公司生灭相关的净就业人数。

􀂄 我们认为BLS并非是在用这种方法捏造就业数据，这只不过是他们试图纠正错误所使用的一种并不算完美的方法。之所以说它并不完美，是因为这种方法忽略了有关经济状况周期性特点的所有信息，而我们却认为生灭模型与经济周期状况相关联。

􀂄 对于6月份就业报告，我们仍然预计就业人数将减少5万人，同时失业率仍将保持在5.5%。

    BLS使用的生灭模型引发了很多疑问和困扰。我们将在本文中回答部分问题。 BLS为什么建立生灭模型？难道他们不能只统计总就业人数吗？ 事实并非如此简单。就业数据的变动绝大多数来自于现有公司新雇佣工人或离职工人。BLS编制了一个体现这些现有公司总体就业人数的代表性样本，并且能够根据企业层面就业人数的净变化推算得出就业人数总体变化的估算值。不过，除了就业人数一般性的增加和减少之外，还有其他两个事件会对总体就业人数产生影响。首先，公司可能会破产倒闭，用BLS的话来说就是“灭”。在这种情况下，与这家公司相关的所有工作岗位都会消失，并且应该从就业人数统计数据当中被剔除。另外一个因素是新公司成立，由此带来的新工作岗位应该被计入统计数据中。但BLS在统计过程当中会遇到问题，因为一家新成立公司要经过较长一段时间才会进入到BLS的样本选择范围之内。BLS无法提前获取这些新成立公司的数据，因此有必要通过某种方法来对此进行估算。 这么说来也许他们的确需要这个模型。那么他们如何计算得出实际的估算数据呢？

    BLS根据公司生灭数据的历史走势、采用统计学方法来估算公司生灭对于总体就业人数的净影响。BLS并不会关注公司的生或灭，他们关注的只是生、灭这两个因素对于就业人数的净贡献，因为他们发现后者较前两者更加稳定。有关实际净影响的数据来自于过去几年的失业保险记录，这些数据基本上是对美国就业人数的完全统计，同时也是就业人数基准修正数据的依据。这部分数据滞后的时间较长，就业人数调查就应运而生了。实际的生灭模型是个纯粹的时间序列模型，基于前期数据的净贡献推测现在的净贡献。（理论上来说就是，每个推测都是对这些时间序列的一个自动回归移动平均分析）。这个模型单独推测各行业内公司的生灭，因为公司生灭的时机可能大不相同；“贸易、交通运输和公用事业”行业的公司创建模式与“休闲和接待”行业截然不同。将对不同行业的推测汇总在一起，对公司生灭的整体贡献的估算由此得出。是不是我只需将生灭模型的变动与季节调整后的就业人口变动相加即可算出生灭模型对就业人口增长的影响了？

    并不是这样，因为二者的数字不能直接相加。生灭模型估测的是没有经过季节调整的公司创建和灭亡的变化。就像就业机会总数一样，在一年的时间内企业生灭带来的就业机会变化应该遵循一个可以预见的趋势（尽管出于谨慎的原因BLS反对将此解释为企业生灭的季节性因素，但这是最直观的解释）。

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