讀完這篇文章，你將可以學到：
- 非農就業數據的冷知識：深入探討家庭調查和企業調查的差異，揭示了在非農就業報告中容易被忽略的一些冷知識，例如針對無證移民的缺乏篩選調查。
- 資料背後的定義和標準：解釋就業和失業人口的定義，強調了這些名詞的不同定義如何影響統計數據的呈現，提醒讀者在評估數據時需謹慎。
- 季節性因素對數據的影響：非農就業數據受到季節性變化的影響，並介紹了政府如何進行微調以提供更可靠的基礎，使讀者更全面地理解和應對就業趨勢。
美國勞動部統計局每個月的第一個星期五會公布非農就業報告，在深入探討報告中的就業和失業人口數據之前，其實我們需要仔細了解這些統計數據背後的定義和標準，因為這些定義不僅是冷冰冰的數字，更是對勞動市場現狀的深刻洞察，同樣的名詞，不同的定義會大大影響數據表現。因此，深入理解這些定義將有助於我們更準確地評估勞動市場的現狀。
文章內容
你確定真的了解：什麼是失業人口及就業人口嗎？
還有哪些人也計在就業人口中？
A. 在自己的公司、農場工作，或是在家族企業或農場工作至少15小時以上也都是就業人口
B. 如果人們在當月參考週期中，有因疾病、天氣、假期、勞資糾紛、個人原因暫時缺勤的就業人口，仍舊算是就業人口
離職後不積極找工作，就不算失業人口？還有哪些人被計入了失業人口?
A. 失業人口不僅計算了有領失業保證金的人，沒工作且有積極尋找工作者，也算是失業人口
B. 但是想要工作，卻一個月內沒有積極尋找工作的人，即不算是失業人口(非農就業數據報告表A-15中有詳細展示出相關數據)
你絕對不知道，關於非農就業數據報告的冷知識：
1.非農就業數據調查並沒有針對無證移民特別做篩選調查
非農就業數據調查沒有針對無證移民特別做篩選調查的原因可能有多個層面的考慮。首先，這可能涉及法律和隱私問題，因為進行特定群體的篩選調查可能觸及個人隱私權。其次，政治敏感性也可能是一個考慮因素，因為針對特定群體進行調查可能引起社會爭議。此外，無證移民通常較難被正確統計，因為他們可能不願提供相關信息，這將導致數據的不確定性。最後，預算和資源限制也是一個實際的考慮，進行更細緻的篩選調查可能需要更多的成本和人力資源。總的來說，這是一個涉及法律、社會、政治和實際執行層面的複雜問題。
2.員工少於20人的微型企業佔企業調查樣本數據40%
美國企業結構相當多元，包括大型、中型和小型企業。然而，就企業的數量而言，小型企業佔據絕大多數。根據美國小型企業管理署（Small Business Administration）的統計，小型企業被定義為擁有500名以下員工的企業，而這些小型企業佔據了美國企業總數的絕大多數。其中，特別是擁有少於20名員工的微型企業更是佔據了絕大多數企業的比例。
雖然大型企業在經濟上扮演著重要角色，提供了大量的就業機會和產值，但從數量上來看，中小型企業在美國經濟體系中佔據主導地位。這些中小型企業通常是經濟的動力，推動著就業和創新的增長。因此，可以說美國企業中，小型企業是最多的。
3.同樣樣本數下，企業調查比家庭調查誤差幅度小
企業調查每月只要13萬人調查結果就會顯著，家庭調查則要60萬人誤差範圍才會縮小至標準內。企業調查相對於家庭調查誤差幅度較小的主要原因之一是樣本選取方式的不同。企業調查通常針對相對較少的非農業企業進行，這使得調查更容易實現全面覆蓋，樣本較統一。此外，企業組織結構相對較為穩定，擁有較完整的記錄體系，包括雇員數量、薪資、行業分布等信息，有助於提高統計的準確性。相對而言，家庭調查涉及更為多樣化和分散的信息，處理起來更為複雜，因而易產生更多誤差。總的來說，這些因素共同使得企業調查在誤差控制上相對優於家庭調查，但在整體經濟和就業狀況的全面理解中，這兩種調查方式仍然互相補充，提供更全面的視角。
4.調查出的非農就業數據，會再根據當月季節性因素微調數據
非農就業數據無論是家庭調查或是企業調查，數據都會受固定週期性變化影響。例如：在家庭調查中每年6月大量年輕人入職，這會大大影響數據。至於企業調查，教育行業工資通常在春季(每年學期結束時)下降20%，而後隨著秋季(學期開始)而開始上升。這些固定週期性的改變，可能會因此隱藏了該行業的準確的就業趨勢。由於可以估計學年結束和開始時等季節性變化，因此勞動部會調整統計數據，以使民眾在用數據去評估市場基本就業狀態時，可以更加準確，避免被季節性變動所誤導。這種精細的數據處理有助於提供更可靠的基礎，使政府、企業和個人在制定決策和規劃未來時能夠更好地理解和應對就業趨勢。
延伸閱讀：非農就業數據報告，你不知道的冷知識：家庭調查、企業調查篇
結語
深入探討這些報告數據對我們有著多重好處。首先，這使我們能夠更全面地理解非農就業報告中的數據，而不僅僅是看到表面的數字。透過細究數據的定義和標準，我們能夠深入了解報告所反映的勞動市場的真實情況，進而提供更精確的分析和評估。
其次，這些探討有助於我們更好地應對挑戰和問題。了解就業和失業人口的明確定義，以及這些定義對統計結果的影響，使我們能夠更深入地理解勞動市場的變化，從而制定更具針對性的政策，以應對不同情況。
此外，深入了解這些冷知識有助於提升我們對經濟和社會運作的整體理解。透過了解數據的計算方式、樣本篩選等細節，我們能夠更好地把握數據的可靠性和可解釋性，進而在面對複雜的經濟現象時更有自信。
（本文內容為金融投資愛好者針對特定議題提供的研究意見及實踐經驗，僅供各界參考。本文已經盡力保持合理和客觀的觀點，但不對相關內容和數據的準確性負責。本文不應被視為臺灣證券交易所政策的方向，也不應被解釋為選擇ETF投資標的的建議。）
