美国CPI数据水分大？三分之一都是估算的？

近期，特朗普以“造假”为由解雇了劳工统计局（BLS）的负责人Erika McEntarfer，这也引发了市场对未来经济数据政治化的担忧。

但截至目前，总统尚未任命新的BLS领导，因此周二CPI数据的公正性应该暂时无虞。

不过，近期市场对CPI数据的质量开始愈发感到怀疑，我也收到不少会员发来截图询问。

例如，Apollo首席经济学家Torsten Slok在博客中所写的“最近几个月CPI中估算数据的比例已经超过了30%，数据质量持续恶化”。

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然而，这种理解是完全错误的。

首先，BLS从来没有公布过CPI中有多少数据是估算出来的。

其次，上文中35%这个数字指的是在所有估算的数据中，使用Different cell这种方法的比例达到了35%，而不是指CPI数据中35%都是估算的。

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那么估算方法的变化究竟有什么影响呢？

我们认为，估算方法的变化确实降低了CPI数据的质量，但远没有前文博客中所说的那么夸张。

目前，BLS主要采用三种方法对无法获得采样的商品进行估算，分别是Home cell、Different cell和Carry forward。

其中，首选方法是Home cell，也就是使用缺失商品所在同一类别和同一地理位置的其他采样商品的平均价格变化来估算。BLS给出的例子是，如果华盛顿特区某商店的全麦面包价格缺失，则基于华盛顿特区所有面包类型的观测价格变化进行估算。

更差一些的方法是Different cell，也就是使用来自其他地理区域的同一商品的价格或使用来自同一地理区域的相关联商品价格进行估算。

最差的方法是Carry forward，也就是机械性地复制上个月的价格变化，但这种方法BLS目前基本不使用。

因此，更多使用Different cell方法确实降低了CPI数据的质量。一方面，不同地区的成本构成完全不同，很可能并不具有代表性。另一方面，使用相关联商品估算可能在市场差异化较大的情况下造成更大偏离。而关税又加剧了这一问题，如果相关联商品未被征收关税，那么估算就可能忽视关税导致的价格上涨。

那么，为什么今年以来BLS更多转向了这种更差的估计方法呢？

说到底，还是联邦政府冻结招聘和削减开支打击了BLS收集和估算CPI通胀的能力。

今年4月份，BLS宣布已全面停止在内布拉斯加州林肯市（Lincoln）和犹他州普罗沃市（Provo）的数据收集工作，并从6月起在纽约州的布法罗市（Buffalo）也停止此类工作。

7月底，BLS又宣布将在剩余的72个地区，平均减少15%的样本数据采集。

BLS在声明中辩称，减少收集的影响可控。他们使用了一个排除了布法罗、林肯和普罗沃的样本，估算了从2019年1月到2025年5月的整体CPI同比，发现其与官方数据的差异平均不到1个基点。

尽管BLS试图表明新方法仍然是无偏的，但是1. 月度波动性会变大；2. BLS的测算并没有考虑剩下72个地区15%样本采集减少的影响；3. 如果次优估算的比例继续增加，很难保证结果仍然无偏。

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总的来说，CPI数据质量由于联邦政府冻结招聘和削减开支受到了持续的恶化，尽管并不像一些文章中渲染的那么严重，但投资者的谨慎担忧是合理的。

（完）