据新华社报道，美国总统特朗普于8月1日宣布，他已下令解雇劳工部下属的劳工统计局（BLS）局长埃丽卡·麦肯塔弗。特朗普公开指控她“出于政治目的操纵就业数据”，其怒火的直接导火索，是BLS当天发布的、令市场极度失望的7月就业报告。
报告显示，美国当月新增非农就业岗位仅有7.3万个，远低于此前市场预期的10.4万个。然而，更让市场震惊、也让特朗普无法接受的是，BLS同时宣布，将今年5月和6月的就业数据总计下修了25.8万个。这意味着，此前两个月公布的新增就业总计“缩水”了惊人的88%。
特朗普的这一举动，迅速将这位在联邦政府工作逾20年的经济学家推上了风口浪尖，也让BLS这个百年统计机构的独立性与信誉面临前所未有的考验。然而，将这场风暴仅仅归因于特朗普的个人风格，或许过于简单。
事实上，早在特朗普此次“开刀”之前，《每日经济新闻》记者通过对过去25年多达300次美国官方就业数据修正记录的梳理就已经发现，美国就业数据的初值与修正值之间存在巨大差异，并非新鲜事。更重要的是，这些数据的极端高估与极端低估，似乎与美国总统大选的政治周期存在着某种“联动关系”。
因此，特朗普对美国非农数据真实性的怀疑，究竟是一时兴起的政治攻击，还是揭开了美国官方统计数据早已存在的“皇帝新衣”？
特朗普在解雇令发出后表示，他刚得知美国的就业数据是由前总统拜登任命的官员麦肯塔弗负责统计的。他指责她在2024年大选前伪造就业数据，试图帮助当时的民主党总统候选人哈里斯胜选。特朗普还在其帖文中指出，类似的数据下调情况在今年年初也曾发生，并且数据修正的方向总是“负面调整”。
当天公布的数据细节，为特朗普的指责提供了看似有力的“弹药”：BLS对5月和6月的数据进行了大幅下修，5月的新增就业人数从最初公布的14.4万修正为仅1.9万，6月的数据则从14.7万修正为1.4万。两个月内，25.8万个就业岗位凭空“消失”。
国金证券首席经济学家宋雪涛在接受《每日经济新闻》（以下简称“每经记者”）采访时指出，这近40年来最大的双月修正幅度，是一次罕见的“工作失误”，客观上为特朗普提供了解雇的理由。他表示，尽管不愿过度推测其是否反映了政治目的，但至少对于BLS的负责人而言，这次巨大的下修是一次重大的工作失误。“‘客观的工作失误’为特朗普开除BLS局长提供了足够的正当性，”宋雪涛认为，“特朗普并非‘凭空攻击’，从客观角度看，这些指控是‘有的放矢’。”
然而，BLS的前任局长威廉·比奇（William Beach）对此提出了严厉批评。他在X平台上发帖称：“埃丽卡·麦肯塔弗博士被无端解雇，开创了一个危险的先例，也损害了该局的统计使命。这加剧了美国总统对联邦统计系统独立性和完整性前所未有的攻击。美国总统试图找人为不受欢迎的经济消息背锅。”
这场争论的核心，直指美国就业数据的统计过程。宋雪涛在每经记者采访时解释，非农报告主要基于对约12万家企业的调查问卷，通过回收数据进行估算。在此过程中，BLS确实面临一些流程上的模糊之处，包括实际回收的样本数量，以及推算过程中的复杂性，例如季节性调整的适用性，以及“出生-死亡模型”（用于估算新成立和倒闭企业就业情况的模型）在疫情后的有效性下降等问题。
不过，宋雪涛也强调，从整体数据来看，过去几个月的非农调查回收率并未出现大幅下降。因此，这次创纪录的下修，很难不引发外界对其背后原因的猜测。
太和智库高级研究员、现代院前副院长王在邦就对每经记者表示，美国劳工统计数据的波动不仅是经济现象，也高度嵌入政治逻辑之中。“美国统计机构并不在政治真空中运作。尽管统计部门有对数据准确性的追求，但在现实运作中，很难完全不受政治力量影响。”
他指出，美国明年将进入中期选举周期，而美国劳工局统计官员大多是拜登政府时期任命的民主党人。在特朗普全面重启关税战的背景下，美国非农就业数据难看，既有客观合理性也不排除政治因素影响。
“特朗普近日解雇劳工局局长，看似是对不利就业数据的反应，实则反映其内外政策承压后的焦躁与急切。”王在邦认为，特朗普将就业恶化归咎于民主党的政治阴谋，而非反思自身政策失误，反而削弱了公众对其执政能力的信任。
历史的“巧合”——就业数据修正中的“大选魔咒”
特朗普对就业数据“政治操弄”的指控，在美国政坛并非首次出现。共和党人和民主党人曾多次互相指责对方在劳动力市场上“做假账”，试图通过数据来影响选民情绪。
这种指责并非空穴来风。每经记者此前通过梳理2000年至2024年间美国非农就业数据的300次修正记录，发现了一个值得关注的规律：非农数据的极端高估，往往多发生在美国总统大选年；而极端低估，则更多地出现在新总统上任的第一年。
2000年至2024年美国非农数据修正情况（数据来源：BLS）
从统计数据可以清晰地看出，三个大选年——2008年、2020年和2024年——的非农数据初值分别被严重高估了87.7万、71.9万和25.7万（仅为前几个月数据），均为历史罕见的极值。 一个有趣的巧合是，在这三次大选中，执政党均未能成功连任。
2000年至2024年间，美国非农数据高估极值多发生在大选年（数据来源：BLS）
例如，在2020年，时任总统特朗普正面临民主党候选人拜登的挑战。当时，受新冠疫情影响，美国经历了前所未有的高失业率，就业问题成为民众最关注的焦点。然而，当年公布的非农数据初值却异常“漂亮”，但最终被证明是严重高估，当年非农数据合计下修了近72万。
此前的2008年和此后的2024年，也上演了类似的剧情，只是民主党和共和党的位置互换而已。
与大选年的“高估”相对应的是，总统上任首年的数据则常常被“低估”。其中以2021年最为突出，当年非农数据累计上修了惊人的190.4万，而这一年，正是拜登正式就任美国总统。此外，2001年、2005年和2013年这几个总统上任首年，也均出现了显著的低估和后续的大幅上修。
中国人民大学国际事务研究所所长王义桅教授在接受每经记者采访时表示，“从历史经验来看，美国新总统任期第一年的经济数据通常较低，方便将问题归咎于前任。而在大选年或中期选举年，数据则往往较高，这有助于在竞选中营造政绩。”
实际上，这种“引导”市场的操弄之所以可能实现，是因为非农就业数据的首次公布和后续修正之间存在一个“时间差”。一般来说，美国非农就业数据在每月的第一个星期五公布，而在接下来的两个月中，BLS会对这一数据进行两次修正。市场和媒体最关注的，往往都是首次发布的数据，至于后面两个月的修正，关注度骤减，影响力也弱很多。
失信的统计——最激进的冲击尚未到来
就业数据与政治周期的“巧合”，早已动摇了民众对官方数据的信任。此前，《福布斯》就曾报道称，美国就业数据的下修动摇了民众对本国经济的信心。“尽管官方数据没有表明美国经济陷入衰退，但是大量美国民众认为‘美国正处在衰退中’，也不相信美国经济的乐观前景。”
美国公共服务合伙组织（Partnership for Public Service）去年6月发布的一项调查报告显示，总体而言，美国民众对联邦政府越来越不信任。该报告甚至称，这种愈发低迷的信任度已达到“危机”水平。
王义桅指出，特朗普是“操控舆论的高手”，善于借用数据讲述对自己有利的政治叙事。当前美国统计数据，尤其是就业数据，正成为特朗普为中期选举造势的重要工具。“特朗普需证明其关税政策让美国受益，而非如经济学界批评那样将成本转嫁给消费者，推高通胀。”
他表示，当前制造业和货物贸易相关的就业波动，正好可被特朗普用来反驳“加税致损”的质疑。“他的票仓集中在农业州，特朗普正试图用数据为关税辩护。”
除此之外，王义桅指出，美国当下可以被划分为三股力量：一是特朗普代表的“Make America Great Again（MAGA）”阵营，二是传统金融资本势力，三是以马斯克为代表的新技术资本。值得注意的是，MAGA阵营内部也出现分裂，金融资本也在科技化与传统之间分化。这些结构性裂变，使得数据、就业等民生议题更易被政治化、工具化。
这种不信任感，并不仅限于普通民众。每经记者注意到，美联储在2023年6月的会议纪要中就曾指出，一些美联储官员也对当时非农就业人数的强劲增长表示怀疑，认为它可能夸大了劳动力市场的景气度。花旗集团前外汇策略主管、深数宏观（DeepMacro）联合创始人兼CEO Jeffrey Young在接受每经记者采访时也指出，非农数据初值被过度夸大是切实存在的。
“一个统计机构的生死取决于信任，”曾在奥巴马政府期间担任BLS局长的埃里卡·格罗申说，“这种信任一旦失去，就很难恢复了。”
宋雪涛进一步指出，此次的数据事件，应与本周的联邦公开市场委员会（FOMC）会议，以及去年美国大选前美联储的突击式降息联系起来看。他直言，自特朗普对美联储降息问题表达超乎寻常的关注那一刻起，这些不按照特朗普意愿行事的美国机构的“信誉冲击”就已经形成。
“先是美联储，然后是BLS，后面负责经济统计的商务部经济分析局（BEA）或许也难逃被攻击的命运，”宋雪涛警告称，“这个过程可能难言结束，对美国经济最激进和最大冲击尚未到来。”
他认为，从更广义的角度看，无论是BLS还是美联储被质疑，其原因都在于其本职工作的偏差，乃至部分失职。他强调，经济和政治密不可分，很难创造一个不受政治后果威胁的制度，尤其是在宏观波动加大的过程中更是如此，只是这个平衡如今更难被把控。
对于数据本身对选民的影响，宋雪涛则认为可能有限。他表示，选民不需要经济数据来告诉他们美国经济究竟如何，日常的生活体感（如物价、薪资是否按时发放、是否涨薪等）才是最直接的“温度计”。从这个角度看，美股和长端利率之所以成为特朗普关注的“关键绩效指标（KPI）”，正是因为前者直接影响美国普通民众的财富，而后者则与美国房贷利率直接相关，这些才是特朗普真正想“控制”的、能够直接影响选民“体感”的方面。
然而，当官方统计数据的可信度本身成为政治斗争的焦点时，其对市场信心和政策制定的长远影响，或许才刚刚开始显现。
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