As revisões de dados são uma parte normal e necessária da tentativa de medir uma economia de US$ 30 trilhões em tempo real. Eles também podem ser chocantes, especialmente para pessoas que não examinam obsessivamente todos os relatórios de empregos. Então eu me aprofundei no como e no porquê das revisões. Algumas grandes conclusões:

1. Não, não há evidências de viés político. Período. Este lindo gráfico da @collinskeith deixa isso claro: houve revisões para baixo sob Biden e Trump.

Veja também este tópico anterior desmascarando a alegação de que o BLS revisou os números de empregos para baixo depois que Trump venceu. (Na verdade, eles os revisaram para baixo * durante o DNC *, dificilmente um momento político oportuno para Biden / Harris.)

2. As revisões são essenciais. Todas as estatísticas econômicas representam uma troca entre pontualidade e precisão. Se você não revisar, basta escolher um - oportuno ou preciso. As revisões, como @JedKolko explicado, são como você pode obter os dois.

4. No entanto, o padrão de revisões consistentes para baixo é incomum. (Novamente, porém, é anterior a Trump.) Normalmente, as revisões para baixo são um mau sinal para a economia - as estimativas iniciais tendem a ficar para trás nos pontos de inflexão.

Mas, neste caso, pode haver outras explicações. Vimos grandes mudanças na imigração, empreendedorismo, padrões sazonais, etc., que podem estar afetando os modelos do BLS.

E as revisões na sexta-feira se concentraram no governo local, como mostra este gráfico de @christinezhang. Isso pode refletir o ajuste sazonal ou outros problemas.

5. O BLS, como outras agências estatísticas ao redor do mundo, * tem * grandes problemas com o declínio das taxas de resposta à pesquisa. Isso obviamente ainda não afetou a qualidade de seus dados, mas se a tendência continuar, isso acontecerá.

Especialistas dentro e fora do BLS reconheceram que será necessário confiar menos em fontes de dados baseadas em pesquisas e incorporar mais dados administrativos e privados. Eles já deram passos nessa direção.

Mas mudar metodologias e incorporar novas fontes consome muitos recursos (mesmo que possa custar menos a longo prazo). As agências de estatística viram seus orçamentos encolherem por anos, e o problema piorou sob o governo Trump.

Como disse Nancy Potok, ex-estatística-chefe dos EUA no primeiro governo Trump: "A solução para isso não é demitir o chefe do BLS, mas fazer investimentos imediatos no sistema estatístico federal".

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