Преглед на Данните за Заплатите

Общ Преглед на Данните за Заплатите

Прегледът на данните за заплатите ще покаже значителен спад в добавените работни места от април 2024 г. до март 2025 г. Това е така, защото данните за заплатите са сравнени с предварителните данни за работа, използвани от правителството за оценка на икономическата ситуация.

Предварителната оценка на добавените работни места през 12-месечния период до март 2024 г. е 475 000 - 900 000, като се очаква да бъде коригирана с намаление между 75 000 и 900 000 на месец.

Основните фактори, които допринасят за този спад, включват моделирането на новите компании, ниските проценти на отговори на проучванията и въздействието на имигрантите. Моделирането на новите компании, известно като „модел на раждането и смъртта“, често преувеличава добавените работни места в новите компании. Ниските проценти на отговори на проучванията също могат да затруднят оценките на месечните данни. И накрая, имигрантите, които не могат да получат обезщетение от застрахователната система, не са включени в данните за заетостта.

Процес на Бенчмаркинг

Процесът на бенчмаркинг е годишен процес, при който данните за заплатите на Бюрото за трудови статистики се коригират, за да се гарантира, че те са точни. Процесът се състои от два етапа. Първо, данните се коригират по отношение на новите компании. След това данните се коригират отново по отношение на общия брой на работниците, използвани от бизнеса.

Бенчмаркингът се основава на два различни набора от данни: проучвания за заетост и данъчни записи от държавата. Данните за заетостта се събират чрез проучване на 120 000 работодатели, които обхващат 600 000 работни места. Данъчните записи се събират от държавите и обхващат всички работници, застраховани от държавата.

Прегледът на данните за заплатите има за цел да се гарантира, че данните за заплатите са точни. Този процес е важен, тъй като данните за заплатите се използват за вземане на важни икономически решения.

Въпреки че данните за заплатите често са неточни, процесът на бенчмаркинг помага да се намали неточността.