रोज़गार बाज़ार के भ्रमित संकेत

नवंबर में बेरोज़गारी दर बढ़कर 4.6 प्रतिशत हो गई, और रोज़गार रिपोर्ट ने अर्थशास्त्रियों के मॉडलों को उलझन में डाल दिया। प्रतिष्ठान सर्वेक्षण में पेरोल वृद्धि दिखने के बावजूद बेरोज़गारी उछल गई, एक विरोधाभास जो बताता है कि लंबे सरकारी शटडाउन के बाद सामान्य मौसमी समायोजन टूट गया।

दो सर्वेक्षण, दो कहानियाँ

मासिक रोज़गार रिपोर्ट दो अलग सर्वेक्षणों से बनती है। प्रतिष्ठान सर्वेक्षण नियोक्ताओं से पूछता है कि उनके पेरोल पर कितने लोग हैं; घरेलू सर्वेक्षण परिवारों के एक नमूने से पूछता है कि उनके सदस्य काम कर रहे हैं या काम ढूँढ रहे हैं, और उसी से बेरोज़गारी दर निकलती है। समय के साथ दोनों आम तौर पर साथ चलते हैं, पर उनका संग्रह अलग तरीक़े से होता है, और शटडाउन ने दोनों को अलग-अलग ढंग से प्रभावित किया। घरेलू सर्वेक्षण दोनों में ज़्यादा शोरगुल वाला है: यह लगभग 60,000 घरों के नमूने से बनता है, इसलिए बेरोज़गारी दर में मासिक दशमलव का एक-दसवाँ हिस्सा भी उसकी त्रुटि-सीमा के भीतर आता है।

नियोक्ता रिकॉर्ड रखते हैं, इसलिए सरकार के फिर खुलने के बाद सांख्यिकीविद देरी से अक्टूबर के पेरोल आँकड़े जुटा सकते थे। उनमें अक्टूबर में गिरावट दिखी, जो मुख्यतः उन संघीय कर्मचारियों से प्रेरित थी जिन्होंने स्थगित इस्तीफ़े के प्रस्ताव स्वीकार किए थे और सितंबर के अंत में पेरोल छोड़ चुके थे, उसके बाद नवंबर में मामूली बढ़त। घरों के पास ऐसे रिकॉर्ड नहीं होते। अक्टूबर का घरेलू सर्वेक्षण कभी हुआ ही नहीं, इसलिए उस महीने की कोई आधिकारिक बेरोज़गारी दर है ही नहीं, और नवंबर के आँकड़े की तुलना सीधे सितंबर से करनी पड़ी।

सीरीज़ में एक अंतर

संघीय एजेंसियों द्वारा इस्तेमाल होने वाले X-13ARIMA फ़िल्टर जैसे टाइम-सीरीज़ मॉडलों को मौसमी कारक निकालने के लिए मासिक डेटा की एक अटूट श्रृंखला चाहिए। अक्टूबर के डेटा-रहित हफ़्तों ने फ़िल्टर को पटरी से उतार दिया। उसने शटडाउन के बाद भर्ती की वापसी को अंतर्निहित रुझान में उछाल मान लिया, और घरेलू सर्वेक्षण में बेरोज़गारी को ज़्यादा आँका।

यांत्रिकी बताती है कि एक अकेला छूटा महीना इतना नुक़सान क्यों करता है। मौसमी समायोजन कई सालों के इतिहास से हर कैलेंडर महीने का सामान्य पैटर्न अनुमानित करके काम करता है, मूविंग एवरेज का इस्तेमाल करते हुए जो डेटा के आगे और पीछे दोनों ओर चलते हैं, और फिर उस पैटर्न को हटा देता है। सीरीज़ के सिरे हमेशा सबसे कम भरोसेमंद होते हैं, क्योंकि एवरेज को पूर्वानुमानों से बढ़ाना पड़ता है। आख़िर के पास एक छेद समस्या को और बढ़ाता है: फ़िल्टर को लापता मान का अंदाज़ा लगाना पड़ता है, और फिर उस अंदाज़े से आसपास के महीनों के मौसमी कारक निकालने पड़ते हैं। साल के आख़िरी हर महीने पर असर पड़ता है, जब छुट्टियों की भर्ती और साल के अंत की छँटनी बड़े मौसमी उतार-चढ़ाव पैदा करती है।

महामारी की मिसाल

सांख्यिकी एजेंसियों को इसका एक रूप पहले भी झेलना पड़ा है। 2020 के वसंत में लॉकडाउन से ऐसे उतार-चढ़ाव आए कि मानक मौसमी समायोजन उन्हें ख़ुद मौसमी पैटर्न में बदलाव के रूप में पढ़ लेता। ब्यूरो ऑफ़ लेबर स्टैटिस्टिक्स ने उन महीनों को आउटलायर मानकर प्रतिक्रिया दी, ताकि वे बाद के सालों के मौसमी कारकों को विकृत न करें। ब्यूरो ने उस समय यह भी माना कि घरेलू सर्वेक्षण में कुछ कामगारों का ग़लत वर्गीकरण हुआ था, जिससे बेरोज़गारी कम आँकी गई। उस प्रसंग का सबक़ यह है कि किसी व्यवधान के आसपास प्रकाशित आँकड़े कई महीनों तक भ्रामक हो सकते हैं, और संशोधन तभी आते हैं जब पर्याप्त साफ़ डेटा जमा हो जाए।

श्रम बाज़ार ढीला हो रहा है

सांख्यिकीय शोर हटा दें तो संकेत काफ़ी साफ़ है। अमेरिकी श्रम बाज़ार वास्तव में ढीला हो रहा है। 4.6 प्रतिशत तक की बढ़त स्थायी नौकरी जाने और काम से लंबे अंतराल से आ रही है, और नए बेरोज़गार हुए लोगों में से कम ही अपनी मर्ज़ी से छोड़े हुए हैं।

दूसरे साक्ष्य भी यही दिशा दिखाते हैं। बेरोज़गारी लाभ के जारी दावे, जो बताते हैं कि प्रारंभिक दावे के बाद कितने लोग लाभ पर बने रहते हैं, 2021 के बाद के अपने सबसे ऊँचे स्तरों के क़रीब बने हुए हैं, जो संकेत है कि जिन लोगों की नौकरी जा रही है उन्हें नई नौकरी ढूँढने में ज़्यादा समय लग रहा है। सरकार के जॉब ओपनिंग्स सर्वेक्षण में भर्ती दरें एक साल से ज़्यादा से कम हैं। कंपनियाँ स्टाफ़ जोड़ने में सावधान रही हैं, पर काटने में भी धीमी रही हैं, एक ऐसा पैटर्न जिसे अर्थशास्त्री कम भर्ती और कम छँटनी कहते हैं। ऐसे बाज़ार में बेरोज़गारी दर बड़े पैमाने पर छँटनी के बिना भी लगातार बढ़ सकती है, सिर्फ़ इसलिए कि जिन लोगों की नौकरी जाती है उन्हें वापस आना मुश्किल लगता है।

घबराहट के ख़िलाफ़ तर्क

आशावादी पढ़त को उचित ढंग से रखना चाहिए। पेरोल अब भी बढ़ रहे हैं, भले धीरे, और बेरोज़गारी दर ऐतिहासिक मानकों से अब भी कम है। बढ़त का कुछ हिस्सा उन लोगों से आ सकता है जो नौकरी ढूँढने के लिए श्रम शक्ति में प्रवेश कर रहे हैं, जो विश्वास का संकेत है, संकट का नहीं। धीमे आप्रवासन ने अर्थव्यवस्था को हर महीने बेरोज़गारी स्थिर रखने के लिए पैदा करनी पड़ने वाली नई नौकरियों की संख्या भी घटा दी है, इसलिए मामूली पेरोल वृद्धि शायद काफ़ी हो।

इस पढ़त में दम है, पर यह बढ़त की संरचना नहीं समझाती। नए प्रवेशकों से चली बढ़त डेटा में स्थायी नौकरी खोने वालों से चली बढ़त से अलग दिखती है, और नवंबर के आँकड़े दूसरी ओर इशारा करते हैं। आप्रवासन का तर्क दोनों ओर काटता है: यदि कम नई नौकरियों की ज़रूरत है, तो तथ्य कि बेरोज़गारी अब भी बढ़ रही है, बताता है कि कामगारों की माँग पेरोल संख्याओं से अकेले जितनी दिखती है उससे कमज़ोर है।

फ़ेड इसे कैसे देखेगा

फ़ेडरल रिज़र्व ने दिसंबर में अपनी नीतिगत दर को 3.50 से 3.75 प्रतिशत की सीमा तक घटाया था, और अधिकारियों ने संकेत दिया कि निकट भविष्य में आगे ढील की उम्मीद कम है। श्रम बाज़ार का लगातार ढीला होना उस रुख़ की परीक्षा लेगा। लापता अक्टूबर का आँकड़ा एक लोकप्रिय मंदी संकेतक, Sahm नियम, को भी जटिल बनाता है, जो तीन महीने की औसत बेरोज़गारी दर की तुलना पिछले साल के उसके निचले स्तर से करता है, क्योंकि अब उस औसत में एक छेद है।

बहस तय करने वाले संकेतक आने वाली मासिक रिपोर्टें हैं, जिन्हें मौसमी फ़िल्टर को फिर से साफ़ डेटा देना चाहिए; जनवरी की रिपोर्ट के साथ फ़रवरी की शुरुआत में प्रकाशित पेरोल का वार्षिक बेंचमार्क संशोधन; और साप्ताहिक बेरोज़गारी दावे, जो पूरे शटडाउन के दौरान जुटाए गए और उपलब्ध सबसे निरंतर सीरीज़ हैं।

नवंबर के आँकड़े दिखाते हैं कि डेटा गायब होने पर सांख्यिकीय मॉडल कहाँ तक जा सकते हैं। फिर भी दिशा साफ़ है: ढील बढ़ रही है, और बेरोज़गारी दर शायद वसंत तक ऊपर खिसकती रहेगी। यदि मार्च तक यह 4 प्रतिशत की ऊँची रेंज तक पहुँचती है, तो फ़ेड पर अपने पूर्वानुमानों के सुझाए समय से पहले कटौती फिर शुरू करने का दबाव आएगा।