Dự báo tuyển dụng tháng 1: dự kiến có sự khác biệt giữa dữ liệu ADP và dữ liệu phi nông nghiệp

Phân tích gần đây về thị trường lao động cho thấy sự phân kỳ ngày càng tăng giữa các chỉ số việc làm chính. Theo Continuum Economics, trong đó nhà kinh tế trưởng Dave Sloan phụ trách dự báo Bắc Mỹ, số liệu việc làm tháng Một dự kiến sẽ làm nổi bật xu hướng phân kỳ này trong những tháng gần đây.

Khoảng cách ngày càng mở rộng giữa hai bộ dữ liệu

Dữ liệu ADP cho tháng Một dự kiến đạt 30.000 việc làm mới, giảm tốc so với 41.000 trong tháng Mười Hai. Ngược lại, việc làm phi nông nghiệp dự kiến sẽ thể hiện hiệu suất tốt hơn nhiều với 85.000 vị trí mới được tạo ra. Sự phân kỳ này đặc biệt quan trọng vì nó thể hiện chênh lệch 55.000 việc làm giữa hai bộ dữ liệu.

Trong lịch sử, sự phân kỳ này không phải là điều bất thường. Theo dữ liệu được báo cáo bởi Odaily, số liệu ADP liên tục thể hiện hiệu suất kém hơn so với dữ liệu phi nông nghiệp, với mức thiếu hụt trung bình 22.000 việc làm trong sáu tháng qua. Mặc dù khoảng cách này tạm thời giảm vào tháng Chín và tháng Mười Một, các nhà phân tích dự đoán sẽ mở rộng lên 50.000 vào tháng Một, phản ánh xu hướng phân kỳ giữa hai chỉ số này.

Dự báo biến động theo ngành

Triển vọng theo ngành phần nào giải thích cho sự phân kỳ dự báo này. Việc làm phi nông nghiệp dự kiến sẽ phục hồi sau những yếu kém gần đây của ngành bán lẻ, một yếu tố ít ảnh hưởng hơn đến số liệu ADP. Các số liệu ADP cho thấy dự kiến sẽ có cải thiện trong các ngành sản xuất hàng hóa, đặc biệt là xây dựng, dự kiến sẽ thể hiện hiệu suất tốt hơn.

Ngược lại, ngành dịch vụ có thể chứng kiến tốc độ tăng trưởng chậm lại. Sự phân kỳ này đặc biệt rõ rệt trong lĩnh vực dịch vụ, với những chênh lệch đáng kể giữa hai bộ dữ liệu trong các ngành giáo dục và y tế. Những biến động theo ngành này phản ánh cách các phương pháp thu thập dữ liệu khác nhau ghi nhận các động thái của thị trường lao động tùy theo lĩnh vực hoạt động.

Ảnh hưởng đến cách diễn giải thị trường

Sự phân kỳ dự kiến giữa ADP và dữ liệu phi nông nghiệp không nên bị hiểu là sự cố của các số liệu thống kê, mà là minh chứng cho các phương pháp tiếp cận khác nhau được sử dụng. Các nhà đầu tư và nhà phân tích cần xem xét cả hai bộ dữ liệu cùng nhau để có cái nhìn toàn diện về xu hướng việc làm của Mỹ, đồng thời lưu ý các đặc thù theo ngành góp phần vào sự phân kỳ lặp đi lặp lại này.