O número de ‘empregos’ está sempre errado

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A edição de 2004 do Relatório Econômico do Presidente incluiu uma proposta criativa que esperava que as agências estatísticas considerassem: reclassificar cozinheiros de fast-food como trabalhadores de manufatura.

“Quando um restaurante de fast-food vende um hambúrguer”, perguntou o relatório, “ele está fornecendo um ‘serviço’ ou está combinando entradas para ‘fabricar’ um produto?”

Eu ouço você risando, mas fez alguns pontos justos.

O relatório observou, por exemplo, que “misturar água e concentrar para produzir refrigerantes é classificado como fabricação” – então por que também não deveria montar uma contagem de hambúrguer?

A resposta está na definição de fabricação do Census Bureau, que os contadores de emprego no BLS seguem: “A transformação mecânica, física ou química de materiais, substâncias ou componentes em novos produtos”.

O aquecimento de um hambúrguer congelado de fato cria uma “transformação química” – o calor faz com que as proteínas de um hambúrguer se desdobam e se reconfigurem de maneiras que a mudam irreversivelmente.

(Você pode congelar e derreter um refrigerante quantas vezes quiser e ainda beber, mas tente isso com um hambúrguer e se arrependerá.)

Seria um trecho, no entanto, argumentar que o aquecimento de um hambúrguer o transforma em um “novo produto”, para que não seja surpresa que o BLS continuasse categorizando nadadeiras de hambúrguer como trabalhadores de serviço.

Se o BLS rejeitou a sugestão da Casa Branca por seus méritos, todos os outros o rejeitaram em sua política – uma tentativa transparente da Casa Branca de fazer com que o setor manufatureiro parecesse mais saudável do que era.

Não foi a primeira vez que o processo aparentemente mundano de contagem de empregos se tornou um ponto de inflamação político.

Em 1971, a Casa Branca de Nixon encerrou os briefings da BLS Press depois que a agência, sem entusiasmo, descreveu uma queda de 0,2% no desemprego como apenas “marginalmente significativa” (o Secretário do Trabalho descreveu os mesmos dados de “de grande importância”).

Um mês depois, um erro estatístico fez com que os BLS exagerassem uma queda adicional no desemprego, desta vez levantando temores de que a Casa Branca estivesse manipulando os dados para fazer a economia parecer melhor do que era.

As investigações não encontraram evidências de influência política nos dados de empregos, mas o OMB respondeu, emitindo uma diretiva que restringiu fortemente o acesso precoce aos dados para nomeados políticos.

Mais surpreendentemente, também houve acusações de que os dados da Casa Branca manipularam dados para fazer a economia olhar pior do que era.

Em 1961, o Reader’s Digest publicou um artigo acusando a Casa Branca de Kennedy de usar técnicas de dados para “ampliar o problema do desemprego” como um pretexto para mais gastos e regulamentação do governo.

Novamente, uma investigação não encontrou base para a reivindicação.

Uma investigação semelhante em 1944 rejeitou reivindicações semelhantes de que o BLS “concordou de forma obseice” às demandas da Casa Branca para subestimar a inflação, com o objetivo de manter os salários baixos também (enquanto o governo tinha poderes de guerra para estabelecer salários).

Todos esses episódios infelizes são relatados no site do BLS, que destaca quanto precedente está por trás das novas acusações do presidente Trump de preconceito político na agência não partidária.

De fato, sua decisão de choque de demitir Erika McEntarfer não foi a primeira vez que um comissário do BLS perde o emprego por razões políticas.

Em 1932, Ethelbert Stewart foi “involuntariamente aposentado” como chefe do BLS por discordar publicamente do retrato rosado do governo Hoover do mercado de trabalho da era da depressão.

Em resposta, As notícias de San Francisco opinou que “na cidade nomeada para George Washington, parece que eles demitem as pessoas por dizer a verdade”.

Agora, por outro não Dizendo a verdade: estatísticas.

Na sexta -feira, o presidente Trump acusou o comissário do BLS de “erros de cálculo” de que ele tem certeza de que foi politicamente motivado.

Mas todo O relatório de empregos é um erro de cálculo – por design.

Quando o BLS relatou na sexta -feira que a economia dos EUA havia acrescentado 73.000 empregos em julho, o MCENTAFER e todos os envolvidos com o número sabiam que estava errado.

Como todo mês, o relatório de julho era baseado em dados incompletos: o BLS não espera que todos os 121.000 empregadores pesquisados respondam.

Em vez disso, segue o que tem no final do mês – normalmente apenas 60% do que gostaria de ter – e atualiza seus modelos como respostas adicionais chegam depois.

Mas mesmo com todos Os dados, ainda é apenas uma estimativa com base em muitas suposições.

Sem se ajustar à sazonalidade, por exemplo, o BLS teria relatado que a economia dos EUA perdeu 1.066.000 empregos em julho.

A diferença entre 1.066.000 e os 73.000 que todos pensam como “o” número de empregos criados em julho é apenas uma medida de como o modelo “errado” do BLS é.

“Todos os modelos estão errados”, como disse George Box estatístico, “mas alguns são úteis”.

O modelo BLS que apresenta um número de empregos mensais é um dos úteis – um sistema de alerta precoce que permite que empresas, investidores e o Federal Reserve se ajustem ao direção do mercado de trabalho.

O tamanho verdadeiro do mercado de trabalho não será conhecido até que todos relatem seus impostos em mais ou menos um ano, como tenho certeza de que o presidente está ciente.

Mas o presidente também parece ciente do poder dos números para afetar nossa percepção da realidade.

Um hambúrguer, por exemplo, é muito mais do que sua contagem de calorias: é proteína, uma noite com amigos e uma peça de cultura também.

Mas no momento em que você lê “1.600 calorias” no menu, um cheeseburger de bacon se torna algo completamente diferente: julgamento. Responsabilidade. Culpa.

Os números geralmente exercem mais poder do que a realidade que eles tentam representar, por isso devemos, obviamente, tentar corrigi -los.

Isso é especialmente verdadeiro com os dados econômicos, onde os loops de feedback podem fazer com que a percepção de uma economia desacelere se torne a realidade de uma recessão.

Mas com dados de alta frequência, como folhas de pagamento não agrícolas, correto é o inimigo de útil.

E sempre foi.

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