不只是非農，美國多數經濟數據品質都在滑坡

Damon

經濟

摘要:

美國經濟數據品質下滑引關注，非農業數據修正幅度增大，調查響應率暴跌，經濟結構劇變，預算削減等因素疊加，或致數據失真。

美國一直被視為全球經濟數據發布的黃金標準。但隨著川普解僱勞工統計局局長Erika McEntarfer，人們開始質疑美國的數據，還值得信嗎？

答案並不簡單。這背後牽涉的是資料系統老化、調查回應率下滑、建模失效等一系列深層問題，而不是簡單的造假或政治操控。不僅是非農數據，美國絕大多數經濟數據的品質也在下滑。

事實上，美國公佈的就業、通膨、GDP等數據，絕大多數都是初步估算值，隨後會隨著硬數據的到來進行修正。這種調整機製本身就是統計系統的常態。

問題在於近幾年，數據的修正幅度顯著放大了。

數據顯示，疫情後每月非農就業的平均修正值和中位數都比疫情前高出不少。但這是否意味著有政治操控？其實不然，比較數據即可發現，川普執政期間，修正的平均值和中位數都低於過去五年的平均水平，也低於拜登任期內的數據。不過，在川普任期內的修正多數是下修，超過70%的數據後來被調低，而拜登任內的修正則大約是五五開。

因此，這種情況更像是一種統計雜訊或模型誤差的累積，而非有人故意作假。

造成數據誤差擴大的關鍵原因有兩個。一是調查回應率暴跌。 PGIM首席經濟學家Tom Porcelli指出，美國勞工統計局所依賴的兩項基礎調查，現有人口調查和當前就業調查——都遭遇了持續多年的回應率下滑，而疫情之後這一趨勢加速惡化。越來越多的雇主和家庭不願意配合調查，導致基礎資料來源變差，誤差變大。

二是美國經濟結構劇變，建模難度陡增。美國經濟在過去20年發生了深刻變化，尤其在過去5年尤為劇烈，統計方法跟不上了。皮特森研究所的Jed Kolko指出，過去，你可以精確統計某個狹義產業，並且較容易估算其生產力。但如今的經濟以服務業為主，投入與產出大多是無形的，因此更難衡量。製造業可以數機器、測產量，但服務業像寫程式、做諮詢、看病……怎麼量化？更難。現代經濟比以往更難統計。

另一個新問題是人口成長的劇烈波動。過去幾十年人口成長相對穩定，而疫情與移民潮讓成長忽高忽低，打破了原有的模型基礎。原來每年多100萬人，現在有時突然多300萬，有時反而負成長──統計模型全被打亂。

而且疫情讓統計與建模變得更困難。例如，疫情期間失業率飆升，但當時失業的涵義已不同於以往。

由於許多經濟統計包含估計或填補環節，通常是用最近的趨勢推未來。但如果經濟變得太快，模型推出來的數位誤差就會變大。

更雪上加霜的是，美國統計系統也遭遇了預算削減與人力短缺的雙重壓力。自2009年以來，勞工統計局的實際預算（剔除通膨）已縮水18%。今年情況更糟。聯邦政府凍結招聘，「政府效率部門」還壓縮編制，導致統計機構失去關鍵專家，走一個補不了。這讓本已捉襟見肘的統計局，根本無力更新模型或擴大樣本採集。

不僅是就業數據，美國的通膨數據（CPI）品質也在下降。 2025年起，美國統計局已經停止在三個大都市收集價格資料。其餘地區的數據品質也在下降。如果在某個具體城市的具體商店（例如紐約市的牛奶）找不到基準價格，統計員會用該城市其他商店同類產品的價格來替代，這叫做「本地替代」。如果該城市內也找不到，就用別的城市的數據來代替，例如用波士頓的牛奶價格。這種「跨區域替代」容易引入誤差。而這種「跨城市替代」的佔比正在上升。

統計局稱，到7月時，15%的CPI數據每月都採不到，只能替代。分析師Omair Sharif指出，這個15%還不包括被放棄的三座城市，加上它們，大概19%的數據是補上去的。他也說，疫情前，只有約2.5%的價格是替代的。現今的變化非常大，雖然具體誤差難以精確計算，但CPI報告的誤差範圍肯定是變大了。

雖然數據問題越來越明顯，但這並不代表美國的統計系統已經崩壞。數據仍然基於透明流程收集，並由大量獨立統計員交叉核查。全面造假幾乎不可能，因為不同部門、不同指標之間有大量交叉驗證，一旦篡改，就很容易被其他系統戳穿。私部門數據正在補充政府數據，例如信用卡消費、線上招聘、衛星圖像等新型數據來源，正在加入建模系統。科技進步也帶來了希望。數位經濟下的行為數據（如電商、社群平台、企業ERP系統）可能成為未來更可靠的自動資料來源。

所以真正的解決方案，不是甩鍋，而是投資統計能力。如果川普政府真想解決資料品質問題，正確的做法應該是投資統計系統，而不是甩鍋開人。提升統計局預算，增加調查人員，重建模型系統，鼓勵技術部門與私人機構合作連結新型資料來源。這才是長久之計，而不是將系統性誤差政治化。

來源：幣海財經

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