BLS數據採集方法爭議

在川普宣布解僱麥肯塔弗後，白宮網站發布文章，指責其任職期間存在工作失職和數據失實問題。文章列出多家媒體的報導節選稱，BLS曾持續高估就業增長，隨後「悄無聲息地大幅下修」。例如，該機構將截至2024年3月的年度基準工資增長數據下修了81.8萬個就業崗位，創下歷史第二大的年度修正幅度。白宮還批評該機構在麥肯塔弗任內頻發技術錯誤和敏感信息洩露事件。

對此，多位統計機構前官員為麥肯塔弗和BLS辯護。由川普第一任期的BLS局長比奇（William Beach）和歐巴馬政府時期局長葛羅申（Erica L. Groshen）共同成立的「BLS之友」組織發表公開信，指責川普試圖把壞消息歸咎於他人，並稱美國的就業統計過程「採用了去中心化設計以防止干預」。

比奇還解釋稱，前述81.8萬個崗位的下修是因為BLS每年3月通過《季度工資與就業普查》（QCEW）獲取實際就業數據，但由於QCEW基於失業保險記錄，只能提供3月的完整統計快照。在日常統計中，BLS使用「企業出生/死亡模型」（birth/death model）進行估算，該模型在經濟轉折期容易出現偏差，經濟復甦時傾向於低估就業增長，而經濟疲軟時則可能高估。

全球經濟諮詢公司BCA Research研究解決方案主管埃文斯（Gary Evans）本週表示：「每次發布就業數據時，我都提過這些數據（質量）糟糕，可能是人們最關注但質量最差的數據之一。數據經常被大幅修正，企業出生/死亡模型效果不佳。工資數據在衰退前通常被大幅向下修正，在擴張初期則向上修正。川普批評這些數據質量差有一定道理，但可能很難做得更好。」

對於企業出生/死亡模型是否已經滯後的問題，她對第一財經記者表示，傳統統計模型（如小企業存活率曲線、創業率預測）假設經濟環境相對穩定，但近年來疫情衝擊、供應鏈危機和人工智慧革命等高頻衝擊已打破這一穩態。

值得注意的是，今年6月，BLS宣布縮減CPI的數據採集規模，7月底，該機構進一步披露了削減計劃的細節，並稱實際縮減幅度遠超預期。數據顯示，6月份該機構暫停了約19%的傳統數據採集。

同時，在無法直接採集價格數據的情況下，統計機構通常不得不採用所謂「插補」（imputation）技術來填補數據空缺，即通過本地或更大區域的相似數據來估算缺失值。但BLS數據顯示，該機構在處理CPI商品和服務調查中的缺失數據時，增加了使用「插補」的力度，並越來越依賴跨地區而非本地的數據。從2024年6月到2025年6月，本地企業提供的價格數據減少，導致「本地插補」（即依靠同區域數據估算缺失價格）的比例從92%降低到了65%。

美國通脹數據分析公司Inflation Insights創始人沙里夫（Omair Sharif）稱，「我得到的主要結論是，他們的數據收集問題比我們想像的要嚴重得多」，他認為，採用估算方法必然導致誤差範圍擴大。