Je reçois beaucoup de questions ces jours-ci sur les données de @BLS_gov et d'autres agences statistiques. Une partie de cela concerne les craintes d'interférence politique. Une autre partie concerne la fiabilité des données, surtout à la lumière des révisions importantes récentes. Dans un article aujourd'hui, j'ai essayé d'aborder les deux.

Tout d'abord, la question facile : Non, il n'y a aucune preuve d'ingérence politique dans les chiffres du BLS. Vous n'avez pas à me croire sur parole. Croyez la parole d'Erika McEntarfer, la personne que Trump a licenciée après qu'il n'ait pas aimé les chiffres du BLS.

Ou prenez la parole des employés restants là-bas, avec qui je suis en contact et qui, j'en suis sûr, dénonceraient si quelque chose n'allait pas. Ou plongez simplement dans les chiffres, qui n'ont pas exactement présenté une image constamment rose pour l'administration.

La deuxième question est plus difficile. Nous avons récemment eu d'importantes révisions, y compris une autre grande révision à la baisse des références concernant les emplois. Je pense qu'il est raisonnable que les gens remettent en question la valeur d'un rapport qui ne peut pas distinguer de manière fiable un gain sain d'une perte nette.

Mais en fin de compte, je pense toujours que ces chiffres sont utiles, tant que vous les utilisez correctement, ce qui signifie les considérer dans leur contexte. Cela signifie observer la tendance et pas seulement le point de données individuel. Cela impliquait d'examiner les détails des rapports, ainsi que d'autres sources.

Si vous suiviez les chiffres mensuels l'année dernière, vous compreniez que la croissance de l'emploi ralentissait (et approchait de zéro à la fin de l'année), mais que le chômage restait bas, une stagnation de "faible embauche, faible licenciement". Ce récit de base n'a pas changé.

Mais nous ne devrions pas tenir ce système pour acquis. Il y a de réelles pressions sur celui-ci, et un besoin très réel de moderniser, notamment en s'appuyant moins sur les enquêtes. Cela nécessitera des ressources. Et si cela ne se produit pas, la qualité des données s'érodera.