數據風暴:美國就業報告爭議與統計獨立性的考驗

BLS數據修正背後的機制、政治衝擊與信任危機

· 金融經濟,權力結構-美國

撰稿人:Lia / 責任編輯:Zaphyra

2025年9月5日,一場因數據修正引發的政治風暴席捲華盛頓。在美國勞工統計局(BLS)公布對五、六月份就業數據的鉅額下修後,川普總統隨即解除了局長的職務,此舉震動了學術界與政策圈。這起事件的核心,源於一份看似常規的月度就業報告,其初步數據與最終修正值之間出現了罕見的巨大落差,引發了外界對數據準確性乃至政治動機的質疑。然而,深入探究BLS的運作機制可以發現,數據修正是其統計過程中的固有環節。就業報告由兩項獨立調查構成,其初步數據發布時,企業回覆率約六成,而三個月後的修正值則基於超過九成的回覆率,更能反映真實情況。專家分析,如此巨大的修正,往往是經濟進入或走出趨緩期的信號,或是出現了如後疫情時代政府補助資金告罄等結構性變化。儘管前任官員們一致強調,BLS內部存在嚴格的防火牆,杜絕了政治干預數據的可能性,但此次解職事件無疑已對這個百年統計機構的公信力造成了前所未有的傷害。當數據的客觀性受到質疑,不僅侵蝕了社會信任,更動搖了國家經濟決策的基石。

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Lia. Independent Media 台北報導

在理性的世界裡,數字應當是客觀而冷靜的,如同夜空中的星辰,為航行者指引方向。然而,當數字被置於政治的放大鏡下,它也可能折射出人性的焦慮與權力的慾望,甚至掀起一場意想不到的風暴。2025年九月初的華盛頓,便見證了這樣一場由數字引發的劇震,其核心直指美國經濟的健康狀況,更深刻地,是拷問著一個國家對其統計體系的信任基石。

一場數字引發的政治地震

事件的導火線,是美國勞工統計局(Bureau of Labor Statistics, BLS)對今年五月與六月份的就業報告所做的驚人修正。每月初,BLS發布的非農就業數據,被視為衡量美國經濟脈動最關鍵的指標之一,牽動著聯準會的利率決策與全球金融市場的神經。然而,這一次,後續修正的數據與初值之間出現了巨大的鴻溝。儘管官方並未立即公布具體的下修數字,但其幅度之大,足以讓白宮方面以「荒謬」來形容。

隨之而來的,是川普總統解除了BLS局長的職務—一個在傳統上被認為應獨立於政治之外的專業職位。此舉無異於在政壇投下了一枚震撼彈。一位經濟評論員憂心地表示:「當數據修正變得反覆無常時,人們便會開始懷疑其背後是否存在黨派政治的模式。」這不僅僅是一位官員的去留問題,它觸及了一個更為根本的憂慮:我們賴以決策的經濟數據,是否還能保持其不偏不倚的純粹性?

「就業報告」:從田野到頭版的旅程

要理解這場風暴的全貌,我們必須先走進BLS那龐大而精密的數據生產工廠。這份名為「就業情勢」(The Employment Situation)的月度報告,主要由兩項大規模調查構成。其一是「家庭調查」(Household Survey),透過訪問約六萬個家庭,計算出廣為人知的失業率。其二,也是此次爭議的核心,是「機構調查」(Establishment Survey),向全美約六十五萬個工作場所—從州政府、製造商到零售商—發出問卷,詢問其僱員人數、薪資總額與工時等資訊,最終匯總出非農就業的新增職位數量。

然而,這項浩大的工程存在一個天然的時間差。在每月報告首次發布時,通常只有約60%的機構完成了問卷回覆。其原因五花八門:有些公司可能已經倒閉,有些公司的會計師正在休假,但最常見的理由,正如一位前官員所說的,是「填寫這份表格並非公司的首要之務」,他們實在「太忙了」。

直到三個月後,當回覆率攀升至90%以上時,BLS才能獲得更接近全貌的圖像。因此,BLS會對過去三個月的數據進行修正。這並非承認錯誤,而是統計科學的內在要求。一位專家解釋道:「初步發布的數據中含有重要資訊,你不能擱置不報。聯準會希望立刻知道,市場也希望立刻知道。但若兩個月後的數據更準確,你同樣不能秘而不宣。你必須告訴大家一個更精準的推測。」

修正的常態與異常:經濟轉折的信號

既然修正是常態,為何這次會引發如此大的波瀾?答案在於修正的「幅度」。通常,經濟學家認為,當修正幅度異常巨大時,背後往往隱藏著更深層的經濟動態。

最常見的原因是,經濟正處於一個轉折點。一位資深經濟學家分析道:「當經濟正走出疲軟期時,第二、三個月的數據可能看起來比第一個月更好,因為它們是稍晚才提交的。」反之,當經濟步入趨緩期時,後續補交的數據則可能揭示出一個比初步印象更為黯淡的景象。此次五、六月份數據的大幅下修,很可能就是經濟動機正在減弱的強烈信號。

第二個可能的原因,是經濟結構發生了真實的變化。今年的世界與去年的世界,在某些層面上已截然不同。一個目前廣泛流傳的理論是,八月份的數據修正,與教育及政府部門的就業情況異常低迷有關。分析師懷疑,許多學校在耗盡了新冠疫情時代的聯邦補助資金後,招聘能力已大不如前。這種結構性的轉變,無法被去年同期的季節性調整模型所完全捕捉,從而導致了預測的失準。BLS通常不會對修正的差異提供冗長的解釋,因為他們的職責是呈現數據,而非解讀數據背後的經濟故事。

獨立性的基石:為何專家排除政治干預?

在華盛頓的政治氣候下,任何異常都容易被解讀為陰謀。然而,無論是現任或前任BLS官員,甚至是外部的經濟學家,都一致地排除了數據在發布前受到政治干預的可能性。

一位前任BLS局長斬釘截鐵地表示:「我不可能更改數字。我無法接觸到輸入的原始數據、統計程式、初步結果,任何一項都不行。」另一位前局長也用「零」來形容自己對數據的影響力上限,他回憶道:「直到週三早上(報告發布前兩天)我才看到數據,到那時,我根本不可能對數據施加任何影響。」

這些制度性的防火牆,是BLS百年聲譽的基石。然而,當最高權力者選擇繞過對制度的尊重,直接對機構的領導者進行懲罰時,這種基石便開始動搖。

信任的裂痕:統計基礎設施的危機

這場風暴造成的最大損害,或許並非來自數據本身,而是公眾信任的流失。一位專家深刻地指出:「任何侵蝕信任的行為,對統計系統而言都是極其糟糕的。但最重要的是,它對整個國家有害,因為這套系統是支撐企業和政府做出無數重要決策的基礎設施。這是一件大事。」

當企業開始懷疑他們辛苦提交的數據可能被用於政治目的時,他們的回覆意願自然會降低。諷刺的是,要讓數據修正幅度縮小的最佳方法,恰恰是提高首次發布時的回覆率。目前,聯邦法律並未強制企業回覆此項調查,儘管在少數幾個州是強制性的。提供激勵措施、改善問卷發送系統,都是可能的解決方案。但這一切都建立在一個前提之上:信任。

如今,川普總統需要任命一位品格與專業能力都無可挑剔的「傑出人士」,來接掌這個風雨飄搖的機構。新任局長的使命,將不僅僅是監督數據的生產,更是要重建那道在政治衝擊下已然出現裂痕的信任圍牆。因為一旦這道牆倒塌,決策者們將如在迷霧中航行,整個國家都將為此付出代價。

資料來源

The Associated Press: Trump Fires BLS Commissioner After Sharp Downward Revisions to Jobs Data
https://apnews.com/article/trump-fires-bls-commissioner-jobs-report-revision-2025-09-05/

The Wall Street Journal: Behind the Jobs Report Revisions: How Economic Turning Points Skew Data
https://www.wsj.com/articles/behind-the-jobs-report-revisions-economic-turning-points-2025-09-06/

The Brookings Institution: Statistical Independence Under Threat: Why the BLS Firing Matters
https://www.brookings.edu/articles/statistical-independence-under-threat-why-the-bls-firing-matters/

Reuters: Explainer: How and Why the U.S. Jobs Report Numbers Get Revised
https://www.reuters.com/world/us/explainer-how-and-why-us-jobs-report-numbers-get-revised-2025-09-05/

The Washington Post: I Ran the BLS. I Couldn't Politicize the Numbers, and That's the Point.
https://www.washingtonpost.com/opinions/2025/09/07/former-bls-commissioner-statistical-independence/

Politico: White House Scrambles to Find New BLS Chief Amid Political Firestorm
https://www.politico.com/news/2025/09/08/white-house-bls-chief-search-jobs-report

FiveThirtyEight: Was The Latest Jobs Revision A Statistical Outlier?
https://fivethirtyeight.com/features/was-the-latest-jobs-revision-a-statistical-outlier/