圖7：天氣對工資的影響原則
在總計產業影響以得出這種總體影響的一個自下而上的評估時，我們只納入了那些溫度及降雪對其統計影響十分顯著的產業。我們發現，偏冷月標準方差1（大約70 采暖度日數）關乎到就業增長約3萬5千人的削減，而參考周期間降雪標準差1則關乎2萬4到4萬5的削減。再說一次，天氣影響有著相似的模式，主要對建築、旅遊休閑住宿、零售及批發貿易的就業有著主要的影響。
在進入11月參考期的這幾周，溫度微變的更加適宜，這應該有助於對本月的就業產生一個小的積極影響。目前為止，商業調查中的就業部分已經被“混合”在了這些微小變化中，並且納入在消費者信心報告中的勞動差異也有所下降。因此我們預計11月的就業增長為20萬人，遠不及之前6個月21.5萬的均值。
是的，高盛的團隊真的花了好幾天的時間寫了以上這些話。
列出了這近2000字無意義的廢話之後，現在說點妙語：如果2014年和2015年第一季度的慘淡都歸咎於寒冷的天氣，那麼異常溫暖的天氣會影響到2016年的第一季度（以及2015年的第四季度）多少點的國內生產總值呢？
如果美聯儲在發現自己幾乎忽視了過去兩年裡自己分析得十分仔細的天氣影響後，考慮到天氣正在回轉並且“提振”了經濟，從而認為經濟正在好轉所以實行加息，那這會不會成為貨幣政策史上前所未有的先例？
（來源：鳳凰國際）
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