核心结论
　　市场对美国就业数据分化（非农强、失业率上）关注较多，也引发降息预期波动加大。我们反面探讨了四个不太可能造成分化的主要因素（但市场认为是主因的）。目前来看，这种分化可能不会导致联储降息提前。
　　美国就业数据的分化
　　自去年四季度以来，家庭调查口径的就业人数见顶且小幅回落，相比去年11月高点，就业人数累计下降78.3万人；而机构调查口径的非农就业人数持续增长，从去年11月至今，累计增长152.9万人。这种分化也直观体现为，新增非农就业人数强劲，但失业率缓步上行（从3.7%升至4%）。
　　哪些因素可能不是导致就业数据分化的主因？
　　1、家庭调查和机构调查，在调查对象、范围和方法上存在明显的差别（详见正文），但这种调查设计上的差异，可能不是主因。美国劳工部也公布在概念和定义上与机构调查类似的家庭调查就业人数系列。去年四季度以来，即便是调整后的同口径的家庭调查就业人数，与机构调查的非农就业人数的“裂口”依然在扩大，这一现象从2003年以来并未出现过。
　　2、非法移民可能不是主因。第一，家庭调查和机构调查中都包含了非法移民数据（可能有部分遗漏）。1）美国劳动部和人口普查局均表示，就业统计可能都包括了一些非法移民。2）数据验证。2021-23财年新获得永久合法居民身份的人数合计约125万。而同期的国外出生人口数净增加约403万，隐含的非法移民数约278万（仅为大口径粗略估计，海外机构或官方并没有对疫后美国非法移民人数的一致估计）。第二，时间线不符。就业数据背离从去年四季度才加大，而非法移民的大量涌入从2022年就已经开始。
　　3、因企业成立/消亡模型引致非农就业人数被明显高估的证据尚不充足。由于很难及时获取企业新成立和消亡对非农就业的影响，因此美国劳工部通过企业成立/消亡模型预测企业净成立带来的就业贡献。企业成立/消亡模型导致非农就业人数被高估的证据尚不充足：第一，历史经验表明模型误差较小。第二，高频的企业成立申请变动表明企业成立/消亡模型的就业贡献也没有高估。第三，官方认为商业周期对实际的企业净增量的就业影响可能不大。
　　4、雇员周转率（市场活跃度）越高，可能会使机构调查的就业估计强于家庭调查。但疫情之后美国雇员周转率的高峰是2022年，目前已回落至略低于2018-2019年的水平。这一趋势变动与就业数据背离的时段也不重合。
　　哪些因素可能导致了就业数据分化？
　　有两个因素或许可以解释就业人数分化（但无法确定其影响程度）。第一，家庭调查的统计误差；第二，机构调查的问卷收集率明显下降。
　　就业数据分化可能会影响联储的决策吗？
　　上一次出现较长时间分化的时期是1998-99年，并未对美联储政策带来影响。当下与1998-99年的经济状况相比，经济状况类似（增长高于潜在增速，失业率低于自然失业率，非农就业强劲），但方向不同（彼时经济边际向上，目前或是经济边际向下）。即便如此，也难推动联储降息提前。最直观的是，鲍威尔对就业的表态依然乐观，也认为就业报告的单月分歧是正常的。
　　当下过于单一倚重机构调查或者家庭调查的就业评估，可能都容易带来误判。借鉴历史经验综合判断，新增非农就业人数降至15万左右，失业率升至4.2%的长期失业率、职位空缺和失业之比接近1左右，可能是劳动力市场转向疲软的重要参考。目前仍基准预计今年4季度联储降息1次，若后续3个月就业市场继续疲软（稳步接近上述指标），我们将适时调整今年降息展望至2次。
　　风险提示：美国就业走势的不确定性；影响因素分析不全面；翻译存在瑕疵。