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随着11月最新的劳动力市场数据即将出炉，著名经济学家、彼得森国际经济研究所的高级研究员贾斯汀·沃尔弗斯（Justin Wolfers）敦促公众在解读这些数据时务必保持高度谨慎。

沃尔弗斯警告称，近期的美国政府停摆制造了一场统计学上的“迷雾”，这很可能会人为地推高11月的失业率，导致经济状况看起来比实际情形更糟糕。

沃尔弗斯指出，问题的症结在于政府停摆期间10月份调查的取消。这一数据采集的空缺扰乱了美国劳工统计局（BLS）所采用的精细的“4-8-4”轮换周期，即受访家庭连续接受4个月的调查，暂停8个月，随后再次接受调查。

由于10月份未进行调查，11月样本的构成发生了剧变。通常情况下，只有八分之一的受访者是首次参与调查的新人。

然而，沃尔弗斯指出，在11月的样本中，“缺乏经验的受访者”数量达到了通常水平的两倍——约占总样本量的25%。

沃尔弗斯表示，这一点至关重要，因为政府停摆意味着11月的调查中包含了更多缺乏经验的受访者。这很可能会将测得的失业率略微推高。

样本构成的这种变化之所以重要，是因为沃尔弗斯所指出的一种被称为“轮换组偏差”的现象。

历史数据显示出一种明显的心理或申报差异：首次参与劳动力调查的个人，其报告的失业率始终高于那些之前接受过调查的人。

沃尔弗斯引用2022年至2025年的数据指出，首次受访者的测得失业率“通常比有经验的受访者高出0.7个百分点”。

随着大量此类倾向于“悲观”的新受访者涌入11月的样本，整体加权平均值在数学层面上注定会向上偏移。沃尔弗斯预测，无论就业市场的实际健康状况如何，这“都很可能会将测得的失业率略微推高”。

除了偏差之外，数据还受到抽样误差增加的影响。劳工统计局通常依赖“面板数据法”（即长期追踪同一批人）来平滑数据的波动性。

鉴于四分之一的样本都是新的，这些方法的有效性大打折扣，可能导致估算结果出现异常波动。

沃尔弗斯指出，虽然政府理论上已“走出了统计盲区”，但停摆造成的“余波”使得解析官方数据变得异常困难，令分析师和政策制定者只能在“重重迷雾”中摸索前行。