纽约联储研究：LinkedIn两项劳动力指标预测美国通胀优于传统V/U比率

劳动力市场紧张度衡量的是企业找到工人的难易程度：当求职者相对于职位空缺越少，雇主为争夺稀缺劳动力而面临更大的加薪压力，进而推高整体价格水平。因此，好的劳动力市场紧张度指标对预测工资通胀和校准货币政策至关重要。美国最常用的代理指标是JOLTS调查得出的职位空缺数除以失业人数（V/U比率），但JOLTS数据存在约五周发布滞后。

纽约联储研究部门的Elizabeth B. Li、Giorgio Topa和Jacob P. Weber在2026年10月30日发表的研究中，系统评估了LinkedIn平台基于用户行为数据构建的三项替代指标能否弥补这一时效缺口，并检验它们预测通胀的实际精度是否优于V/U。三项指标分别是：每申请对应职位数（JPAI），即每月有吸引力的职位空缺数除以LinkedIn上的申请总数；每求职者对应职位数（JPJI），即有吸引力的职位空缺数除以当月至少提交一份申请的求职者人数；LinkedIn招聘率（LHR），即当月在个人资料中新增雇主的LinkedIn成员占相关成员基数的比例，以2016年平均月为基准指数化。

研究团队将分析窗口限定在2019年7月至2026年4月，以JOLTS的V/U比率为基准进行对照。结果显示，JPJI与V/U的相关系数为0.733，两者在时间序列上高度同步；LHR与JOLTS招聘率的相关系数高达0.95（从2021年初起算，剔除疫情初期的剧烈波动）。这意味着LinkedIn指标在追踪传统指标方面表现可靠。

更关键的是预测能力。研究者用滚动回归分别进行实时预测（nowcasting，即利用截至当期的LinkedIn指标预测当期尚未公布的CPI和ECI通胀）和前瞻预测（forecasting，即用截至当期的指标预测下一期通胀），以均方根误差（RMSE）衡量精度，并将各指标的平均RMSE与V/U的平均RMSE对比（V/U设为100）。在实时预测中，JPJI的误差最低，对CPI和ECI通胀均优于V/U；LHR对CPI优于V/U但对ECI略差；JPAI和JOLTS招聘率则一致劣于V/U。在前瞻预测中，JPJI同样表现最佳，LHR对两项通胀指标均优于V/U但仍不及JPJI。

对投资者而言，这项发现的实际意义在于时效性。LinkedIn的月度数据可在次月第一周获得，而JOLTS数据需约五周。如果JPJI和LHR确实能以更低误差预测通胀，宏观基金经理和利率交易者便可以在官方数据公布前获得一个更可靠的劳动力市场紧张度读数，从而更早调整对美联储政策路径的预期。

研究者明确指出一个根本限制：这些指标未必代表美国整体经济，因为它们仅捕捉LinkedIn上发布的职位和提交申请的求职者。此外，JPJI与V/U的0.733相关性提示，JPJI在很大程度上是在追踪V/U的信息而非提供完全独立的增量信号。RMSE的改善幅度是否足以在实际投资决策中产生可操作的差异，仍需在更长的样本窗口和不同的经济周期阶段中持续验证。