美联储依赖的数据：数据可信度有多高？

近年来，“水晶球占卜”变得比以前更加复杂。美国劳工统计局对非农就业人数进行了修正，修正后的数据显示，1月至4月平均每月新增就业人数为25.6万，比最初的数据降低了。这一修正缓解了人们对美国经济过热的担忧，但也增加了人们对经济趋势的难以判断。

就业数据的修正引发的担忧

最近对就业数据的修正并不是导致人们质疑政府统计数据可信度的唯一因素。自新冠疫情暴发以来，美国经济数据波动剧烈，这对于依赖数据来评估经济形势的美联储来说成为一个问题。如果数据不完整、不准确或存在其他可疑之处，美联储正确评估经济形势的能力可能会受到破坏。

其中一个引发担忧的原因是对美国人进行调查变得更加复杂，而许多重要数据，如失业、通胀和住房数据，都依赖于这些调查。目前，美国劳工统计局进行的几乎所有主要调查的回复率都达到了10年来的低点，回复率的下降可能影响数据的准确性。例如，计算每月就业人数和工资增长情况的“当前就业统计”调查的回复率仅为43%，而在疫情暴发前的2019年底，回复率约为60%。

此外，消费者价格指数（CPI）中对商品和服务的调查回复率下降了约10个百分点，而职位空缺和劳动力流动调查的回复率下降了近25%。这种调查回复率下降的现象进一步加剧了人们对于数据准确性的担忧。

季节调整模型带来的问题

为了对数据进行平滑和对比，劳工统计局使用季节调整模型。然而，这也引发了一些担忧。季节调整模型使用近期的数据趋势来判断季节调整模式，但过于关注疫情造成的波动可能导致季节调整后的数据与预期有出入。

这种季节调整模型会影响到统计数据的解读。投资管理公司MacKay Shields的高级宏观经济学家史蒂文·弗里德曼表示：“这些调整可能过于关注疫情造成的波动，从而导致季节调整后的数据与实际情况有所偏差。”

数据的多元性与连贯性

要全面评估经济形势，就需要综合分析各个相关的经济数据。除了就业人数和失业率数据外，还需要关注同期申请失业救济金人数、制造业招聘数据以及职位空缺和劳动力流动调查数据等。然而，由于调查回复率的下降、数据的修正以及季节调整措施等因素，我们很少能从数据集中得出一个统一且连贯的叙事。

因此，在数据中出现异常值时，人们很容易忽视它们，或者更多地依赖于较长时间范围内的数据，比如三个月或六个月的平均值。但这种方法可能导致人们忽视突然发生的变化，这也可能是美联储官员对近期通胀变化反应较为迟缓的原因之一。

总的来说，随着数据的不断修正和调查回复率的下降，预测经济形势变得更加复杂。美联储现在要考察各种数据的“总体性”，以尽可能准确地评估经济形势。然而，我们不能完全依赖于数据，应该保持警惕，并综合考虑各种因素对经济的影响。

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