Las revisiones de datos son una parte normal y necesaria de intentar medir una economía de $30 billones en tiempo real. También pueden ser impactantes, especialmente para las personas que no analizan obsesivamente cada informe de empleo. Así que investigué el cómo y el porqué de las revisiones. Algunas conclusiones importantes:

1. No, no hay evidencia de sesgo político. Punto. Este encantador gráfico de @collinskeith lo deja claro: Hubo revisiones a la baja bajo Biden y Trump.

Vea también este hilo anterior que desmiente la afirmación de que la BLS revisó a la baja los números de empleo después de que Trump ganó. (De hecho, los revisaron a la baja *durante el DNC*, difícilmente un momento político oportuno para Biden/Harris.)

2. Las revisiones son esenciales. Todas las estadísticas económicas representan un compromiso entre la puntualidad y la precisión. Si no revisas, entonces solo tienes que elegir una: puntual o precisa. Las revisiones, como explicó @JedKolko, son la forma en que puedes obtener ambas.

4. Sin embargo, el patrón de revisiones a la baja consistentes es inusual. (De nuevo, sin embargo, esto es anterior a Trump.) Ordinarimente, las revisiones a la baja son una mala señal para la economía: las estimaciones iniciales tienden a retrasarse en los puntos de inflexión.

Pero en este caso, puede haber otras explicaciones. Hemos visto grandes cambios en la inmigración, el emprendimiento, los patrones estacionales, etc., que podrían estar afectando los modelos de la BLS.

Y las revisiones del viernes se concentraron en el gobierno local, como muestra este gráfico de @christinezhang. Eso podría reflejar un ajuste estacional u otros problemas.

5. BLS, al igual que otras agencias estadísticas en todo el mundo, *tiene* grandes problemas con la disminución de las tasas de respuesta a las encuestas. Eso no ha afectado, evidentemente, la calidad de sus datos hasta ahora, pero si la tendencia continúa, lo hará.

Expertos tanto dentro como fuera de la BLS han reconocido que necesitará depender menos de fuentes de datos basadas en encuestas e incorporar más datos administrativos y privados. Ya han tomado medidas en esa dirección.

Pero cambiar metodologías e incorporar nuevas fuentes es intensivo en recursos (incluso si podría costar menos a largo plazo). Las agencias estadísticas han visto reducir sus presupuestos durante años, y el problema ha empeorado bajo la administración de Trump.

Como dijo Nancy Potok, la exjefa estadística de EE. UU. en la primera administración de Trump: “La solución a eso no es despedir al jefe de BLS, sino hacer las inversiones inmediatas en el sistema estadístico federal."

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