चाहे हम इसके लिए योजना बनाते हैं या नहीं, बंद हो जाना, निकाल दिया जाता है या छोड़ना अक्सर होता है, और अधिकांश समय में नई नौकरी ढूंढने में कुछ समय लगता है। कभी-कभी कोई व्यक्ति थोड़ी देर के लिए काम से बाहर हो सकता है, और बेरोजगार दावों या जारी दावों के जरिए बेरोजगारी मुआवजे के रूप में सरकारी सहायता प्राप्त करनी होगी। हर चुनाव और राजनीतिक बहस में, लोग रोजगार की स्थिति को बदलने के उद्देश्य से नीतियों के निष्पक्षता, दक्षता और निहितार्थ का तर्क देते हैं। हालांकि, कई लोगों को यह समझ में नहीं आता है कि डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है। इसके अलावा, लोगों को यह जानकारी नहीं है कि यह डेटा व्यापक रूप से विकृत हो सकता है और पूर्वानुमान उद्देश्यों के लिए व्यर्थ हो सकता है।

रोजगार रिपोर्ट कैसे काम करती है

प्रत्येक महीने के पहले शुक्रवार को रोजगार की स्थिति रिपोर्ट, जो नौकरी रिपोर्ट के रूप में भी जाना जाता है, जारी की जाती है। यह रिपोर्ट यू.एस. में श्रम बाजार की वर्तमान स्थिति पर अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। जानकारी दो पूरक सर्वेक्षणों से आती है, जिसे वर्तमान रोजगार आंकड़ा सर्वेक्षण कहा जाता है, जिसमें नियोक्ता शामिल हैं, और दूसरे को वर्तमान जनसंख्या सर्वेक्षण कहा जाता है, जो परिवारों तक पहुंचता है। प्राप्त जानकारी से, श्रम सांख्यिकी ब्यूरो उन्नत आँकड़ों का इस्तेमाल कई अनुक्रमित उत्पन्न करने के लिए करता है, जिनमें बेरोजगारी दर, औसत प्रति घंटा आय, घंटे प्रति सप्ताह और गैर-कृषि पेरोल शामिल हैं। (और जानने के लिए, देखें: आपको रोजगार की रिपोर्ट के बारे में क्या पता होना चाहिए ।)

कौन दिलचस्पी है?

वॉल स्ट्रीट, प्रबंधन टीमों, अर्थशास्त्री, राजनेता, फेडरल रिजर्व बैंक और अन्य एजेंसियों तब नीतियों को सेट करने और महत्वपूर्ण निर्णय लेने के लिए रोजगार की जानकारी का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि नौकरी बाजार खराब कर रहा है, तो फेड मुद्रास्फीति और रोजगार को प्रभावित करने के लिए मौद्रिक नीति का उपयोग करने का निर्णय ले सकता है। फेडरल रिजर्व वेबसाइट के मुताबिक, मौद्रिक नीति वस्तुओं और सेवाओं की अर्थव्यवस्था की व्यापक मांग को प्रभावित करती है। कम संघीय निधि दर की वजह से मांग बढ़ सकती है, जो कम लघु और दीर्घकालिक ब्याज दरों के माध्यम से ऋण देने को आसान बनाता है। सिद्धांत रूप में, परिवारों को और अधिक खर्च करना होगा, अधिक श्रमिकों को काम पर रखने और उत्पादन क्षमता बढ़ाने के लिए व्यवसायों को सुविधाजनक बनाना।

बड़े पैमाने पर, जॉब रिपोर्ट की जानकारी महत्वपूर्ण है क्योंकि यह उपभोक्ता भावना को प्रभावित कर सकती है अगर जनता मानती है कि अर्थव्यवस्था खराब कर रही है, तो परिवारों में निवेश कम हो सकता है और निवेश बंद कर सकता है। ऐसी परिस्थितियों में पूरे अर्थव्यवस्था में लहर का प्रभाव हो सकता है, रोजगार रिपोर्ट की सटीकता पर दबाव डाल सकता है। अगर नौकरी की रिपोर्ट वास्तविकता की तुलना में एक कमजोर स्थिति को दर्शाती है, तो एक अच्छी तरह से तैयार की गई रिपोर्ट काल्पनिक मंदी को वास्तविकता में बदलने के लिए काम कर सकता है।

रोजगार के लिए सामान्य क्या है?

रोजगार की स्थिति का विश्लेषण करने के साथ एक मुद्दा लगातार बदलते श्रम बाजार है, जिसमें कर्मचारियों और नियोक्ताओं नौकरियों और श्रमिकों के लिए अलग-अलग खोज करते हैं।भले ही किसी भी अर्थव्यवस्था में यह कुछ बेरोजगारी के लिए सामान्य है, क्योंकि कर्मचारियों और नियोक्ताओं को एक दूसरे को खोजने के लिए समय की आवश्यकता होती है, जबकि बाजार के अंदर और बाहर के लोगों का चक्र होता है।

बेरोजगारी की "सामान्य दर" अंतर करने के लिए लगभग असंभव है वर्षों से, सोशल नेटवर्किंग साइट्स जैसे कि लिंक्डइन ने अमेरिका में श्रम गतिशीलता को बदल दिया है। 2015 के सितंबर में फेडरल रिजर्व के मुताबिक, बाजार में तेजी या बस्ट की अनुपस्थिति में बेरोजगारी का दीर्घकालिक स्तर लगभग 4 5 से 6% उसी महीने में आर्थिक अनुमानों के सारांश में, फेडरल ओपन मार्केट कमेटी (एफओएमसी) ने अनुमान लगाया था कि "सामान्य परिस्थितियों में बेरोजगारी की औसत दर लगभग 4 से 7 से 5% है। 8%। सितंबर 2015 से पिछले दो महीनों के लिए, श्रम सांख्यिकी ब्यूरो द्वारा जारी बेरोजगारी की दर 5. 5% पर रही है।

फ्रीलान्स इकनॉमी का उदय

सितंबर 2014 में, 53 मिलियन अमरीकी फ्रीलान्सिंग थे, फ्रीलांसरों यूनियन के एक सर्वेक्षण ने बताया। 2025 तक, कई अनुमान है कि अमेरिका के 50% कर्मचारियों की संख्या में स्व-नियोजित फ्रीलांसरों का समावेश होगा। बेरोजगारी की रिपोर्ट पर फ्रीलान्स अर्थव्यवस्था का क्या प्रभाव पड़ता है? स्व-रोजगार की दिशा में बदलाव एक नए तरीके से काम और कार्य / जीवन संतुलन के लिए एक बड़ा संक्रमण का प्रतीक है। विशेषकर मिलेनियल के लिए, कई कंपनियां 9 से 5 गीग के साथ कर्मचारियों को बनाए रखने के लिए संघर्ष कर रही हैं। (अधिक पढ़ें, मिलेनियल आयु में नौकरी से संतुष्टि मापना )

फ्रीलान्स काम की ओर सामान्य बदलाव के अलावा, व्यापारिक चक्र उन श्रमिकों के प्रतिशत को बिगाड़ सकते हैं जो स्वयं के लिए काम करने की पेशकश करते हैं परामर्श सेवाएं। कुशल, स्व-नियोजित श्रमिकों की संख्या में वृद्धि बेरोजगारी की दर को बहुत अधिक बढ़ा सकती है। वही एक वैकल्पिक स्थिति के लिए जाता है जहां स्व-नियोजित कार्यकर्ता एक बैल बाजार में एक नियोक्ता के साथ अधिक स्थिर, अधिक मजदूरी तलाश करते हैं। प्रत्येक मामले में, निराश श्रमिक, या जो अब 4 सप्ताह की अवधि के भीतर रोजगार की तलाश नहीं कर रहे हैं, वे बेरोजगारी की दर में शामिल नहीं हैं क्योंकि उन्हें तकनीकी तौर पर कर्मचारियों की संख्या में गिरा दिया गया है।

फ्रीलान्सिंग के अतिरिक्त, दूसरी ओर की नौकरियां अच्छी तरह से प्रलेखित नहीं हैं। काला बाजार रोजगार रिपोर्टों को गंभीर रूप से बिगाड़ सकता है, और सामाजिक-आर्थिक स्पेक्ट्रम के निचले अंत पर कई क्षेत्रों में इन छाया बाजारों में रोजगार महत्वपूर्ण हो सकता है।

इसके लिए उनके वचन न लें

रिपोर्टें लगातार संशोधित की जा रही हैं, मौजूदा रोजगार की स्थिति के बेहतर संकेतक के रूप में सबसे अधिक रोज़गार की जानकारी प्रदान करते हुए और एक विश्वसनीय पूर्वानुमान से कम। (संबंधित सामग्री के लिए, देखें: क्यों नौकरी रिपोर्ट अब फैड की भविष्यवाणी नहीं करता है।) प्रारंभिक रिलीज के बाद निरंतर संशोधन तथ्य में जोड़ता है कि पूर्वानुमान महीने में बहुत मुश्किल हो सकता है। हालांकि, एक कारण यह है कि हम इन व्यवस्थित त्रुटिपूर्ण भविष्यवाणियों को सिर्फ कचरापेटी नहीं करते हैं। यदि भविष्य में व्यापक रूप से वास्तविकता को याद किया जाता है, तो यह इंगित करता है कि अर्थव्यवस्था में कुछ गलत है या मान्यताओं के साथ किया गया है।

निचला रेखा अमेरिका के श्रम बाजार की स्थिति इस बात पर गहरा प्रभाव डालती है कि अर्थव्यवस्था और समाज कैसे चल रहा है।एक बड़े और विकसित नमूना आकार के प्रकाश में, हम श्रम सांख्यिकी ब्यूरो द्वारा जारी सर्वेक्षणों और रिपोर्टों पर मुख्य रूप से भरोसा करते हैं। यह जानकारी उपभोक्ता व्यवहार, निवेशक व्यवहार, और व्यापार निर्णयों को प्रभावित करती है। चूंकि यह हमारी अर्थव्यवस्था की दिशा को सीधे प्रभावित कर सकती है इसलिए इसकी कमियों को स्वीकार करना महत्वपूर्ण है। फ्रीलान्स इकोनॉमी, ब्लैक मार्केट, और कई निराश श्रमिक जैसे कारक डेटा को विकृत कर सकते हैं। हालांकि, जब श्रम बाजार डेटा की बात आती है, तो हम किसी भी दिन कुछ भी नहीं होने पर अनिश्चित पूर्वानुमान लेते हैं।