人口普查制造业费用表能告诉采购商什么，不能告诉采购商什么

美国人口普查局于2026年9月发布了完整的2024 AIES 数据集，并且 其发布公告 称其为美国雇主企业的单一、全面的年度快照，提供全国、统计大区和统计分区级别的数据，以及特定行业的州级估计数。 同一公告 将食品制造业的出货量估计值定为 $1,054.3 十亿。如此庞大的行业数据往往会在寻源业务案例中引发一种常见的捷径：即该行业在某项支出上占有特定份额，我们的支出则更多，因此两者的差额便是节约额。本文阐述了这些费用表格的衡量标准、其明细行如何映射到品类树，以及在任何数据进入计划之前需要进行哪些核对。

哪些 2024 AIES 表格报告了制造运营费用？

该调查是崭新的，而其制造业内容却有着悠久的历史。在 人口普查局对 AIES 的说明，该调查在2023年替代并整合了七项年度商业调查。 提出该建议的《联邦公报》公告 将制造业年度调查（Annual Survey of Manufactures）列入其替代的调查项目之中，并指出该调查自 1948 年以来每年进行一次，旨在收集制造业部门的营业收入、费用、资本支出、使用的燃料和电能以及库存情况。

对制造业采购商而言，2024 年的两张表最为重要。 精选行业：雇主企业的详细运营费用，AIES00EXP02 表将运营费用拆分为多个科目，并且仅在全美层面上、按选定的2至6位2017 NAICS 代码层级进行展示。 制造业汇总统计数据，即表 AIES31BASIC01，在制造业中以 2 至 6 位数层级显示，并带有物料总成本等汇总指标。上方的面板利用了详细的费用文件，展示了各行占行业营业费用的比例，Census 未报告的制造业行则列在下方。

该调查统计了哪些对象，每项明细包含什么？

该调查统计了各家公司，并按行业报告了它们的经营活动。 AIES 常见问题解答 将公司定义为在全国范围内拥有或运营一个或多个地点的组织，并将行业定义为提供相似产品、服务或活动的地点群体，其主要调查内容按各个地点或基于行业的地点群体进行询问，因此一家公司的地点可以在多个行业下进行报告。根据 2024 版本，根据地理位置和行业抽取了约 385,000 家企业的样本，且估算值未根据价格变动进行调整。

行名称短于其定义，且定义决定了某一行在类别树中的归属。在 制造业表格的项目定义，外购专业与技术服务包括清洁、安保和景观美化服务，以及咨询、法律和工程工作。对于制造业， 维修明细的定义 对于机械、车辆和设备，还包括对建筑物组成部分（如电梯和供暖系统）的维修，但不包括清洁和场地维护。 材料、零件和供应品行 包括维修中使用的材料、办公室和清洁用品、小型工具和包装，对于制造商而言，它还包括车用燃料。 外购电力 仅计算直接支付给公用事业公司的电费，不包括租赁或租金支付中包含的电费。

买家可以将哪些费用明细行映射到品类树？

这两张表存在重叠，而重复计算正是从重叠部分开始的。 制造业汇总表 将物料总成本定义为所使用的物料、包装及类似物品的成本，加上转售、消耗的外购燃料、外购电力以及委外加工费，并将委外加工定义为他人对制造企业提供的物料所进行的加工。详细费用表将这些部分中的每一项都列为单独的一行，因此如果将汇总总数与费用明细行相加，就会将相同的资金重复计算两次。本节中的第一个发现面板针对配套汇总文件 AIES31BASIC02 检查了该算术逻辑，该汇总文件在汇总文件公布总额且费用表公布全部五个部分的每个行业中，记录了二至四位数级别的物料总成本。

只有在某行定义的边界与类别的自身边界相匹配之后，该行才能界定一个类别。以下的登记表是我们针对每行执行此操作的方案，其中包含了解答普查行无法回答的问题的内部记录。

标记和变异系数限制了什么？

费用表格中的每个单元格都带有状态，缺失的数据也有其原因。根据 费用表的注释，贡献企业数或贡献机构数少于三家的数据行根本不会显示。在所显示的行中， 表格符号 用 D 标记为避免披露单个公司数据而隐瞒的值（尽管其已包含在高层级总计中）；用 N 表示不可用或不可比的值；用 S 表示因抽样变异性高、响应质量差或其他质量问题而未能达到出版标准的外推估计值；用 Z 表示四舍五入后为零的值。 S 定义 并补充说明，通过减法从表中得出的未公开估计数同样存在这些局限性，不应归属于人口普查局；因此，从总数中倒推出来的数值属于团队自己的估计，而非人口普查局的估计。第二个发现面板对这些单元格进行了逐行统计。

公布的数字仍然是基于样本的估计值。 相同的注释 声明每项估计都存在抽样变异性，可能与全面普查的结果有所不同，且变异系数较大的估计应谨慎使用。 注释 用 v 标记 30.0% 至 60.8% 之间的变异系数，作为高抽样误差的标志；用 w 标记超过 60.8% 的变异系数，这意味着在 90% 的置信水平下，该估计值与零无显著差异。

抽样并非误差的唯一来源。 2024 发布 表示，估计数可能受到抽样变异和其他误差来源的影响，而插补是已在早期制造业数据中被测量过的一个误差来源。在 一项关于普查制造业数据的同行评审研究，于 2018 年发表在《经济学与统计学评论》（Review of Economics and Statistics）上，研究人员发现，在 2002 年和 2007 年制造业普查中，有 79% 和 73% 的观测值针对用于计算全要素生产率的至少一个变量使用了插补数据，并且该局主要使用的均值插补方法可能降低插补变量的方差。该研究描述的是早期的普查，而非 AIES，因此它没有给出任何 2024 年明细的插补率。它给买家的经验教训更为具体：一个已发布的数据可能部分基于插补值，因此关于某家工厂的决策应依据该工厂自己的记录。

买方从内部记录中还需要什么？

该调查描述了各个行业，而采购决策需要单个公司的具体数据。在普查行目将某个类别在计划中提升之前，请从与之匹配的总账科目入手，然后按供应商、工厂和商品代码（包括非采购订单发票和卡片支出）细分应付账款和采购订单明细，同时参考其背后的合同、业务量和价格条款。将每个工厂映射到其自身的六位数 NAICS 行业，而不是公司的主要代码；如果该单元格被保留或标记，请使用四位数或五位数层级并加以说明。在对贵方份额与行业份额之间的差距得出任何结论之前，请先检查导致变动的因素，例如自制与外购、外包与内部维护、租赁与自有、产品组合以及能源强度。如果问题涉及供应商而非贵方自身的支出，请从供应商可以分享的记录入手，具体规定见 我们的供应商风险评估方法指南.

该登记簿也可以双向发挥作用。当供应商引用行业数据来支持价格变动时，请询问其依据的是哪张表、哪一行、哪个 NAICS 级别以及哪个标志。AIES 行代表供应商整个行业的年度美元总额，因此它无法显示单位成本的变化：请从供应商经过核实的成本明细中获取任何成本权重，并从合同指定的指数中获取任何价格变动，从而为 供应商关系评审 提供共享的事实基础。

公开费用表在品类规划中属于哪里？

对于下一个品类评估，排除材料、工资、员工福利以及包罗万象的其他运营费用，选取主厂所在行业中剩余金额最大的三项（通常为转售成本、机械维修、租赁或电力），并检查上方数据面板中每一项的标志与变异系数。从支出立方体（spend cube）或应付账款中提取该工厂在相同科目上的支出，请工厂财务主管确认工厂将清洁服务或进货运费等项目记入何处，并将每一项除以工厂自身的运营费用（该费用按照表中制造业总计的方式构建，即所有已公布科目（包括工资、材料和转售）的总和）。差距指明了下一步的排查方向，而不是你能节省的金额。