我们提出一种利用纽约联储消费者预期调查（NY Fed Survey of Consumer Expectations）中的主观预期数据来估计收入、就业和就业动态的新方法。这些数据提供了对未来收入报价及接受概率的信念，直接揭示了反事实结果，并在更弱的假设下实现识别。我们的框架避免了使用实现结果（realized outcomes）的模型所面临的样本选择偏差和未观测异质性偏差。第一步的固定效应回归识别风险、持续性和转换效应；第二步的广义矩估计（GMM）恢复未观测异质性（如能力、流动性和匹配质量）的协方差结构。我们发现，个体生产率成分的风险和持续性低于以往研究，但能力和匹配质量的异质性更大。模拟表明，简化形式的估计因工作转换和排序而高估了个体层面生产率的持续性和波动性。在考虑异质性后，波动性下降并在收入分布中趋于平坦。这些结果凸显了预期数据的重要性。