美罢免劳工统计局长后,首个重要数据再遭质疑
CPI采样削减背后，是BLS在人事和预算上的双重压力。2025年以来，美国联邦政府实施了大规模的紧缩政策：特朗普上任伊始即冻结联邦机构招聘，并通过裁员和削减支出来大幅缩减政府规模，BLS首当其冲。招聘冻结意味着离职的调查员无法及时补充，人手短缺开始限制数据收集。
BLS前局长埃丽卡·格罗森（Erica Groshen）指出，该局自今年年初以来已有约15%的工作人员流失。正是因为某些城市统计人员不足，不得不从4月起缩减了CPI采集点和采价数量。
预算方面的紧张同样加剧了BLS的困境。据报道，特朗普政府提议在2026财年将BLS预算在2025年的基础上再削减8%。
不仅预算紧缩，人事任免上的变动也令局势更为混乱。今年3月，政府解散了两个为BLS提供咨询的外部专家委员会。这些委员会原本由经济统计领域的专家学者组成，几乎无额外成本，却能够帮助BLS改进数据采集和分析方法。它们的解散使得BLS失去了一项宝贵的智力支持。芝加哥大学布斯商学院3月份对学术经济学家进行的一项调查显示，专家们绝大多数认为，统计机构的裁员和咨询小组的取消将导致“政府经济数据的可靠性大幅降低”。
人员的大量流失、经费的削减以及治理上的干预，都使BLS面临内部运作的不确定性。瑞银分析师艾伦·德特迈斯特(Alan Detmeister)在一份报告中表示：“价格报价数量的减少可能会降低CPI作为通胀指标的可靠性，并增加月度CPI数据的波动性。”
王在邦认为，BLS预算削减、大规模裁员（包括关键的数据收集人员）以及专家咨询委员会的解散，意味着劳工统计局的工作将陷入瘫痪、半瘫痪状态。因为干活的人少了，能干的活儿少了，这难免对美国经济统计数据的可靠性与时效性产生长期负面的影响，也标志着美国核心统计能力的系统性削弱！
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多重困境下，CPI数据是如何产生的？
CPI数据的产生需要庞大而细致的基层采价工作。BLS每月都会收集大约10万个商品和服务的价格样本。这些价格主要来自全美75个城市的实地采集，占比约三分之二，其余通过电话或网络获取。调查涵盖食品、衣着、交通、医疗等各类消费项目，以及租金等住房成本，目的是构建反映城市居民生活成本变化的价格指数。正因其规模和细致，BLS的物价调查一直被视为经济数据的“黄金标准”之一。
然而，这一调查标准只在理想情况下存在，即每个样本商品的价格都能按时获取。当遇到样本不足或缺失时，BLS则采用插补估算（imputation）来填补空缺数据。通常情况下，如果某个具体商品在某城市当期未能采集到价格，统计人员会用同一商品在同一城市的其它价格变动来推算（即“同一单元格”的插补）。如果该地区该商品整体缺乏数据，则采用“不同单元”的插补方法，即用相似商品或其他地区同类商品的价格变动来估计。这种跨商品或跨区域的推算由于可比性较低，被认为精度相对较差。
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BLS前局长埃丽卡·格罗森（Erica Groshen）指出，该局自今年年初以来已有约15%的工作人员流失。正是因为某些城市统计人员不足，不得不从4月起缩减了CPI采集点和采价数量。
预算方面的紧张同样加剧了BLS的困境。据报道，特朗普政府提议在2026财年将BLS预算在2025年的基础上再削减8%。
不仅预算紧缩，人事任免上的变动也令局势更为混乱。今年3月，政府解散了两个为BLS提供咨询的外部专家委员会。这些委员会原本由经济统计领域的专家学者组成，几乎无额外成本，却能够帮助BLS改进数据采集和分析方法。它们的解散使得BLS失去了一项宝贵的智力支持。芝加哥大学布斯商学院3月份对学术经济学家进行的一项调查显示，专家们绝大多数认为，统计机构的裁员和咨询小组的取消将导致“政府经济数据的可靠性大幅降低”。
人员的大量流失、经费的削减以及治理上的干预，都使BLS面临内部运作的不确定性。瑞银分析师艾伦·德特迈斯特(Alan Detmeister)在一份报告中表示：“价格报价数量的减少可能会降低CPI作为通胀指标的可靠性，并增加月度CPI数据的波动性。”
王在邦认为，BLS预算削减、大规模裁员（包括关键的数据收集人员）以及专家咨询委员会的解散，意味着劳工统计局的工作将陷入瘫痪、半瘫痪状态。因为干活的人少了，能干的活儿少了，这难免对美国经济统计数据的可靠性与时效性产生长期负面的影响，也标志着美国核心统计能力的系统性削弱！
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多重困境下，CPI数据是如何产生的？
CPI数据的产生需要庞大而细致的基层采价工作。BLS每月都会收集大约10万个商品和服务的价格样本。这些价格主要来自全美75个城市的实地采集，占比约三分之二，其余通过电话或网络获取。调查涵盖食品、衣着、交通、医疗等各类消费项目，以及租金等住房成本，目的是构建反映城市居民生活成本变化的价格指数。正因其规模和细致，BLS的物价调查一直被视为经济数据的“黄金标准”之一。
然而，这一调查标准只在理想情况下存在，即每个样本商品的价格都能按时获取。当遇到样本不足或缺失时，BLS则采用插补估算（imputation）来填补空缺数据。通常情况下，如果某个具体商品在某城市当期未能采集到价格，统计人员会用同一商品在同一城市的其它价格变动来推算（即“同一单元格”的插补）。如果该地区该商品整体缺乏数据，则采用“不同单元”的插补方法，即用相似商品或其他地区同类商品的价格变动来估计。这种跨商品或跨区域的推算由于可比性较低，被认为精度相对较差。
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