Les révisions des données sont une partie normale et nécessaire de la tentative de mesurer une économie de 30 trillions de dollars en temps réel. Elles peuvent également être déconcertantes, surtout pour les personnes qui ne scrutent pas de manière obsessionnelle chaque rapport sur l'emploi. J'ai donc examiné le comment et le pourquoi des révisions. Voici quelques points clés :

1. Non, il n'y a aucune preuve de biais politique. Point. Ce joli graphique de @collinskeith le rend clair : il y a eu des révisions à la baisse sous Biden et Trump.

Voir aussi ce fil précédent qui réfute l'affirmation selon laquelle le BLS a révisé les chiffres de l'emploi à la baisse après la victoire de Trump. (En fait, ils les ont révisés à la baisse *pendant le DNC*, ce qui n'est guère un moment politique opportun pour Biden/Harris.)

2. Les révisions sont essentielles. Toutes les statistiques économiques représentent un compromis entre la rapidité et l'exactitude. Si vous ne révisez pas, vous devez alors choisir l'un des deux : la rapidité ou l'exactitude. Les révisions, comme l'a expliqué @JedKolko, sont la manière d'obtenir les deux.

4. Cependant, le schéma de révisions à la baisse constantes est inhabituel. (Encore une fois, cela précède Trump.) Ordinairement, les révisions à la baisse sont un mauvais signe pour l'économie - les estimations initiales tendent à être en retard aux points de retournement.

Mais dans ce cas, il peut y avoir d'autres explications. Nous avons observé de grands changements dans l'immigration, l'entrepreneuriat, les tendances saisonnières, etc., qui pourraient affecter les modèles du BLS.

Et les révisions de vendredi étaient concentrées dans les administrations locales, comme le montre ce graphique de @christinezhang. Cela pourrait refléter un ajustement saisonnier ou d'autres problèmes.

5. Le BLS, comme d'autres agences statistiques à travers le monde, *a* de gros problèmes avec la baisse des taux de réponse aux enquêtes. Cela n'a pas encore affecté la qualité de ses données, mais si la tendance se poursuit, cela le fera.

Des experts, tant à l'intérieur qu'à l'extérieur du BLS, ont reconnu qu'il va falloir s'appuyer moins sur des sources de données basées sur des enquêtes et intégrer davantage de données administratives et privées. Ils ont déjà pris des mesures dans cette direction.

Mais changer de méthodologies et intégrer de nouvelles sources est coûteux en ressources (même si cela pourrait coûter moins cher à long terme). Les agences statistiques ont vu leurs budgets se réduire depuis des années, et le problème s'est aggravé sous l'administration Trump.

Comme l'a dit Nancy Potok, l'ancienne statisticienne en chef des États-Unis sous la première administration Trump : « La solution n'est pas de renvoyer le responsable du BLS, mais de faire des investissements immédiats dans le système statistique fédéral. »

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