企業

曖昧なジョブ番号を修正する必要がある

エディターズ ダイジェストを無料でアンロックするFT 編集者の Roula Khalaf が、この週刊ニュースレターでお気に入りの記事を選びました。「Econ 101」を受講したことのある人なら誰でも、ほとんどの経済モデルは意思決定者が完璧な情報を持っていると想定していることを知っているでしょう。実際には、そのようなことはほとんどありません。データは不完全である可能性があり、一方の当事者が他方の当事者よりも詳細を知っているか、全員が同様に誤った情報を持っている可能性があります。実際、政策立案者、企業、投資家にとって不可欠な国の公式統計は、的を外してしまうことがあります。現在、多くの国が、働いている人の数を数えるのに特に苦労しています。 レゾリューション財団のシンクタンク 最近 英国国家統計局は、2019年以降の雇用統計からほぼ100万人の労働者が失われた可能性があると主張した。統計機関は労働者の非活動の程度を大幅に過大評価していた可能性があると考えている。もしそれが事実であれば、英国政府のいくつかの政策公約や中央銀行による金利決定の基礎となっている「行方不明の労働者」に関する物語が損なわれることになる。があります パズル アメリカでも。家計調査によると、雇用創出は過去２年間横ばいとなっている。しかし、企業調査からまとめられた非農業部門雇用者数は、雇用の容赦ない増加を示している。データも不安定であり、大幅な改訂が行われる可能性があります。 8月に 労働省は、米国経済が3月までの1年間に創出したNFP雇用は当初報告より80万人以上少ないと発表した。不確実性の理由の1つは、過去10年間、英国、米国、EU全体でデータアンケートへの回答率が低下傾向にあり、パンデミックによってさらに悪化したことかもしれない。ロックダウンはまた、統計学者が調査サンプルから雇用データを集計するのに役立つ、人口、移民、企業の誕生と死亡の予測にも混乱をもたらしている。これにより、バイアス、誤った推定、さまざまなデータソースからの矛盾したストーリーが生まれました。 従業員の数を数えるのも問題です。 発展途上国とはいえ、より体系的な理由によるものです。インドの失業率の推計は、大部分が非公式部門で働いていることを考えると、長年の課題となっている。中国では、不透明性ももう 1 つの制限です。 悪い雇用データは間違った意思決定につながります。雇用者数は税、支出、福祉の選択を裏付けるものであり、金融政策当局者が景気の熱さを評価する際の中心となっている。企業は雇用や給与の決定にそれを使用します。投資家もそれに頼っている。アメリカのNFPの数値は、世界の金融市場の金利の価格設定を左右します。何ができるでしょうか？政府は、より大規模で、よりタイムリーで、より正確なデータに対する需要に資金提供が確実に対応できるようにする必要があります。 6月には、 アメリカ労働統計局は、予算削減により家計調査のサンプル数を削減しなければならない可能性があると述べた。データの専門家は、高給取りのハイテク企業にも採用されつつある。当局は統計学者の責任追及においても、より適切な対応をすべきだ。 ONS は特に対応が遅れている。 落ちる応答、そしてオンラインファーストのアンケートに移行します。インセンティブやより良い調査デザインがあっても、回答率の低下を逆転させるのは難しいかもしれません。いくつかの 研究 アンケートが多すぎると人々が疲れてしまうことを示唆しています。いずれにせよ、他のソースを通じて労働市場のデータを取得することが重要になるだろう。統計機関は、推定を裏付けるリアルタイム統計を得るために、Indeed や LinkedIn などの求人情報サイトを含む民間部門とさらに連携する必要があります。政府は、管理上の数値をよりタイムリーにデータ機関と共有する必要もあります。一部の国では、国民 ID カードが政府機関による人口と労働力のデータの把握に役立っています。 国家統計機関は、雇用数の集計をより適切に行う必要がある。より多くのリソース、効果的な監視、他のデータ ソースへのより広範なアクセスだけでは、数値が完璧になるわけではありません。しかし少なくとも、それは彼らが実際にどれほど不完全であるかをよりよく理解するでしょう。 #曖昧なジョブ番号を修正する必要がある