首先是支持關稅/保護主義的Sowell Quotes帳號，現在又來這個。很快我們可能會看到一個Hazlitt的頭像帳號在推特上發表有關破窗效應的經濟好處。

那些聲稱BLS和BEA出於政治原因篡改數據的人，對這些機構的運作方式或其員工的動機一無所知。無論他們的統計數據有什麼缺陷，那些批評者有時讚揚的替代方案通常要糟得多。

那些盲目重複聲稱BLS和BEA出於政治原因篡改數據的人，對這些機構的運作方式或其員工的動機一無所知。無論這些機構的統計數據有什麼不足，替代方案都更糟。

這篇由Leland Yeager撰寫的論文非常引人入勝（包括評論，特別是Leijhonhufvud的評論）：儘管自那時以來有一些發展，但許多討論讓我想起當前對如何解釋不同理論的辯論。1/2

非常推薦收聽Macro Musing的集數，@DavidBeckworth訪問@GeorgeSelgin，討論他最新的書籍：有很多可以學習的內容，關於新政所做的和未能達成的目標，以及羅斯福、胡佛和凱恩斯在當時幾個宏觀問題上的立場。1/2

在2012年，我是經濟分析局的副主任（*不是BLS*），負責準備國內生產總值的估算。哈塞特先生在這裡有幾個錯誤。 （1/n） （線程）

@BLS_gov 扮演著關鍵角色：收集和分析數據，影響從華爾街到主街的經濟決策。 總統可能不喜歡他們，但對就業數據的修訂並不丟臉——這是標準做法。

以生產力為驅動的通貨緊縮並不會不公平地重新分配財富。與需求驅動的通貨緊縮不同，即使是未預料到的，它實際上也會使事後實際利率保持在或非常接近其完美信息值。

劇透：你的財務隱私比你想的要少。 1970年誕生的《銀行保密法》如今驅動著一個龐大的監控國家。@norbertjmichel 和 @EconWithNick 揭露了它的影響範圍，以及如何反擊。 現在就來聽聽他們的深入探討：

特朗普已經解雇了勞工統計局局長埃里卡·麥肯塔費爾。 特朗普的理由是，美國就業數據（"非農就業人數"）的修訂過於龐大，並且在他看來是出於政治動機。 我查看了勞動市場數據的歷史修訂。值得注意的是，這些修訂的原因之一是，當首次發布就業估算時，基於的數據基礎比最終數字發布時要小。 隨著更多的回應進來，估算變得更準確，但這也導致了修訂。這基本上是一項對美國企業的調查。BLS僅僅詢問企業在特定月份有多少名員工，根據這些數據，BLS會產生美國總就業的估算。 美國的總就業人數約為1.63億人。歷史上（自1979年以來），每月的修訂平均為57,000人（無論方向）。在1.63億中，這幾乎是微不足道的 - 約0.03%。 也沒有任何跡象表明這隨著時間的推移變得更糟 - 如果有的話，正好相反。在過去的5年中，平均數據修訂每月為55,000人。這略微減少。儘管在2020年 - COVID期間 - 某些月份的修訂非常大。 話雖如此，過去1-2年來，修訂又在增加，似乎現在回應BLS調查的企業比以前少了 - 而且獲得回應的時間也變得更長。但說這些數字特別有偏見是完全不正確的。 人們可能會考慮的是，是否真的有意義對每月看到的變化如此重視。就某個月份的就業人數增加50,000還是200,000，這真的有意義嗎？ 相對於超過1.6億人的就業人數，這個差異是微不足道的。 如果BLS不是發布顯示就業人數變化的數字，而是發布就業的百分比變化，那麼幾乎就沒有故事可講。