今日全球经济：关于科技公司裁员和十一月劳动力 告的五个问题

“科技公司十一月裁员规模相当大——超过4万。但我们对非农就业人数的预测值仍然高于共识水平。”

-纽约时间2022年11月28日上午09: 52。

1. “科技行业”有多少人失业？
2. 这些人能否找到其他工作？
3. 深数宏观（DeepMacro）对十一月非农就业人数的预测值是多少？
4. 与共识水平相比，深数宏观（DeepMacro）的预测值是高还是低？
5. （预测值）对市场有何影响？

1. “科技行业”有多少人失业？

十一月约有40,000，且还在增加。

图1a显示了一个“科技”行业裁员的追踪系统（layoffs.fyi）。这一追踪系统显示了裁员的公司、公司所在城市和裁员人数（根据可用的信息，以人数或劳动力百分比表示），以及广义“科技”行业下的子行业。该追踪系统使用的是广义上的“科技”，但考虑到很多经济领域，甚至是运输等“传统”行业，也基本上属于科技行业，该系统并没有过度扩展“科技”这一概念。

十一月份，我们统计到公布裁员的有98家公司，受影响的员工总数为40,740。与之相比，十月份的数据是62家公司，受影响的员工数为5,938。十一月有一些知名的科技公司进行了大规模的裁员：Meta、亚马逊、思科、推特，使得裁员的人数远超十月份总数。这些失业将使十一月份非农就业人数的增幅低于十月份的增幅（我们预计十一月份将增加25万，而十月为26.1万）。

实际上，尽管公布裁员的公司数量比十月份要多，但比夏季那几个月的数量要少（六、七、八月公布裁员的公司数量分别为112、113和112）。模式一直是，规模较小的公司先开始裁员，规模较大的公司在此之前几乎未受影响。但现在，科技行业的裁员蔓延到了大公司，裁员总数正在上升。

图1a. 科技公司公布的裁员，截至2022年11月23日

2. 这些人能否找到其他工作？

是的，但截至11月份，并没有相关迹象。

科技行业规模较小，仅占整体非农就业的约1%。但，科技职业——软件开发人员、数据科学家、 页设计师等等——的规模要大得多，约占整体就业的3.3%，甚至是相对狭义得将“科技”职业定义为“计算机和数学职业”亦是如此（
https://www.bls.gov/news.release/ocwage.t01.htm）。软件开发人员、数据科学家等等目前广泛分布于经济所有领域的各个公司中。当我们考虑科技公司裁员对经济的整体影响时，我们需要考虑这些员工是否能够在其他地方找到工作以及多快能找到工作。

在过去几个月，科技行业就业岗位数的增长低于整体经济就业岗位数的增长。这可能反映了自2020年年底以来招聘的过剩。尽管与疫情前相比，现在的生产永久性地更以科技为主，但一些公司可能招聘过剩了。并且这可能反映了科技行业本身更疲软的表现——如果这些公司正在裁员，如图1a所示，那么它们可能也不会提供那么多的新职位。

但现实一点来说，从各大科技公司宣布大规模裁员至今还不到一个月，所以不可能所有员工都能够这么快得找到工作。看一下图2a，十一月份到目前为止，与科技相关的职业的新增就业岗位数已有小幅改善。也许一些公司已经开始在市场中试探，试图寻找涌入市场的人才。但是，事实上，这种“改善”仅仅是年同比下跌的小幅减少。我们在接下来的几个月将能更好地了解再就业的问题。

图2a. 美国：“科技”行业新增就业岗位数vs.整体新增就业岗位数，2017年1月-2022年11月（月总数的年同比）

3. 深数宏观（DeepMacro）对十一月非农就业人数的预测值是多少？

25万.

深数宏观（DeepMacro）对十一月非农就业人数（NFP）的预测值为+25万。主要原因如下：

深数宏观（DeepMacro）的预测值含蓄地表明，尽管美国经济正在目睹科技行业的大量失业，但其他经济领域的招聘几乎可以抵消这种疲软。今天彭博 发表了一篇很长的文章，讨论了很多相关的主题，请参见《即将到来的经济衰退的核心中存在就业市场之谜，科技巨头和银行已经在裁员，但许多雇主似乎迫切希望继续招聘》（
https://www.bloomberg.com/news/articles/2022-11-28/job-cuts-in-tech-and-banking-don-t-mean-mass-layoffs-in-looming-global-recession?srnd=premium）。

图3a. 新增就业岗位数和新入职人数，2020年1月1日-2022年11月22日（21天移动平均数的年同比）

注：橙色=十月份 告的调查期间；蓝色=十一月份 告的调查期间。我们主要的就业数据源是大约30,000家美国公司人力资源 站上的招聘信息。当一家公司在其 站上发布工作广告时，我们将其视为一个“新增岗位”。如果一则这样的广告从 站撤下，我们则将其算成一个“已入职岗位”。 新增岗位代表公司对劳动力的需求，因此可以成为就业增长的主要指标。我们亦发现，新增就业岗位总数，加上其他变量，例如衡量整体经济周期的强弱的深数宏观（DeepMacro）“经济增长因子”，能对月非农就业人数做出解释。

4. 与共识水平相比，深数宏观（DeepMacro）的预测值是高还是低？

深数宏观（DeepMacro）预测值（25万）高于市场共识水平（20万）。

在2022年到现在的10个月中， 深数宏观（DeepMacro）的预测值有8个月都高于市场共识水平，并且实际公布的数据有9个月都高于市场共识水平（见图4a）。在十一月，深数宏观（DeepMacro）预测值同样高于市场共识水平。尽管我们无法解释目前共识预测所处水平的原因，但我们可以提供几种假设。

图4a. 深数宏观（DeepMacro）非农就业人数预测值vs.市场共识水平：相对于共识水平是正确还是错误？2022年1月-2022年11月（千人）

5. （预测值）对市场有何影响？

利率再次面临上行压力。

当深数宏观（DeepMacro）预测值高于共识水平时，利率可能会上升。这是因为共识水平预测值大部分已经在市场中“贴现”，短期市场反应通常是由数据发布的意外方向来主导的。

在图4a中，F列显示了非农就业人数 告发布后两天内两年掉期利率的变化。G列显示了深数宏观（DeepMacro）预测值是正确的还是错误的。如果我们的预测值比共识水平更强劲，且非农就业人数发布后利率上升，我们将其视为“正确”。如果我们的预测值比共识水平更疲软，且非农就业人数发布后利率下降，也被视为“正确”。要注意的是，我们在这里并不特别关注深数宏观（DeepMacro）的预测值与实际数据之间有多接近，因为这并不能转化为一种可交易的规则（在非农就业人数发布之前，我们不知道实际的数据）。我们关注的是深数宏观（DeepMacro）预测值与市场共识水平相比是高还是低（C列），这两个数据在非农就业人数发布之前都可以获得。

2022年到目前为止的10个月里， 深数宏观（DeepMacro）预测值在7个月给出了正确的信 。如上所述，我们的预测值普遍比共识水平更强劲，利率的趋势也一直在走高。有一种情况，我们的预测值低于市场共识水平（2022年4月的 告），在非农就业人数发布之后，利率下降，因此那个月也视为正确。

回到即将发布的 告：我们的非农就业人数预测值高于市场共识水平，因此我们预计在非农就业人数发布之后，利率将上升。因此，作为一种短期风险管理工具，在非农就业人数即将发布之际，投资者可能要减少利率的做多头寸。即使峰值已经过去了很久，但劳动力市场仍然给出强劲的数据，这会使美联储继续加息，尽管其希望在“不久的将来”放慢加息的步伐。

深数宏观(DeepMacro)由华尔街资深经济学家和IT界著名数据科学家创建，利用人工智能分析大量经济数据，将其量化为经济增长因子、通货膨胀因子、全球投资风险因子等指标，预测全球宏观经济趋势。全自动的算法系统利用“大数据”在官方数据发布之前，分析经济状况并获取对市场重要但官方数据未能很好覆盖的数据。基于这些指标，深数宏观(DeepMacro)构建了各种资产类别的中期投资组合，包括短期利率、外汇和全球资产配置，都取得了很好的业绩。深数宏观(DeepMacro)与世界各地的金融机构，包括主要银行、主权财富基金和全球对冲基金等密切合作，提供付费内容、专有指标和咨询服务。有关更深入的数据分析和专业解释，请联系info@deepmacro.com。