全球紧盯的美国7月CPI数据，8月12日20时30分终于揭晓：
同比增长2.7%，低于预期的 2.8%，但核心CPI同比增长3.1%，高于预估的3%。
据此，交易员上调对美联储9月降息的押注，美元骤跌，美股跳升。
这组数据的重要性超乎寻常，是新关税政策冲击消费端的“关键标尺”，更可能直接锚定美联储9月利率走向，引发全球金融市场的剧烈波动！
这组数据的关注度超乎寻常，特朗普上周刚以“操纵数据”为由罢免了美国劳工统计局（BLS）局长，紧接着就将自家阵营的E.J.安东尼推上局长之位，这是前局长卸任后公布的首个重要数据，具有风向标意义！
这组数据的采集难度超乎寻常，劳工统计局早已因人员短缺、预算缩水，沦落到靠缩减采样范围、插补估算来填补数据空缺的境地！
一边是牵动全球市场神经的“核心数据”，一边却是政治干预与内部乱象的双重侵蚀——此刻，美国CPI数据的可信度，还剩下几分？
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样本不全：数据采集的“缺口”有多大
今年，BLS在CPI调查中缩减了采样范围。自4月起，BLS暂停了部分地区的物价采集工作：完全停止了内布拉斯加州林肯市和犹他州普罗沃市两地的CPI价格收集；6月又在纽约州布法罗暂停了全部采价。除此之外，全国其他72个调查地区也平均有约15%的价格样本被临时搁置，不再采集。
这些调整，影响到了CPI中的商品与服务价格调查，以及住房租金调查，意味着用于计算CPI的商品价格和房租数量都暂时减少。
BLS表示，此举是为了将调查工作量与现有资源水平相匹配。BLS认为，全美通胀率的统计结果应基本不变，但在被削减采样的城市或商品类别上，物价指数月度波动性可能加大。
这一系列削减措施引发了经济学界的警惕。不少人士担忧美国官方经济数据的覆盖面正在缩小，统计精度可能因样本不足而降低。咨询公司Inflation Insights首席经济学家奥迈尔·谢里夫（Omair Sharif）表示：“PPI正在削减数百个生产指标，而CPI的数据也越来越少。考虑到我们正面临关税对物价影响的严峻考验，仅这一点就令人担忧。”
现代院前副院长、太和智库高级研究员王在邦接受《每日经济新闻》记者（简称每经记者）采访时表示，特朗普政府以“操纵数据”为由罢免BLS局长，并在数据采集方式上出现显著变化，这意味着特朗普的政治干预已经实质性地摧毁了作为独立统计机构的底线！
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BLS的“内伤”：人员短缺与预算缩减
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。
2025年4月美国CPI统计中，基于不同地区或替代商品的“不同单元”价格插补占比出现明显跃升，表明当月更多价格是通过估算得出。该比率通常仅为个位数百分比
进入2025年，在采样缩减后，CPI数据对插补的依赖程度再次提高。据BLS介绍，4月起采样缩减导致需要插补估算的价格数量显著增加，调查响应率则有所下降。《华尔街日报》的分析也指出，由于人员短缺，统计员在4月“不得不更频繁地依赖不同单元插补——也就是用关联度更低的替代商品或外地数据来猜测价格”，这相当于增加了“有根据的猜测”的成分。这种方法虽可保持指数连贯发布，但也意味着CPI统计对实际市场价格的覆盖度在降低，数据质量面临新的不确定性。
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这样的CPI数据是否可信？
面对采样网络的缩水和插补比例的提高，当前发布的CPI数据是否仍然可靠？
BLS进行了历史模拟：将本次停收的布法罗、林肯、普罗沃三地，从2018年起视作未采集，重新计算2019年1月到2025年5月的CPI。结果显示，全美城市平均CPI-U（所有城市消费者指数）的12个月同比涨幅与原公布值平均误差不到0.01个百分点。在77个月的样本中，有52个月的模拟值与官方公布值完全一致（精确到小数点后1位），其余月份的差异也仅在0.1个百分点上下。
这一结果令BLS有理由宣称：即便减少部分采价点，对全国通胀率指标的影响微乎其微。
然而需要注意的是，BLS并未测算采样减少对分地区或分项指数的影响。由于部分城市和具体商品的样本缩减，这些更细分的指数可能变得更加波动，短期数据噪声增大。这意味着CPI的“全国平均”可能依然准确，但局部的数据可靠性下降了。
国际关系学院美国问题专家孙冰岩接受每经记者采访时表示：“我认为这个数据（美国7月CPI）应该是有偏差的，并且偏差会越来越明显，问题出在哪？一方面是统计方法，但其根源在于劳工统计局的自身问题。其实简单来说，统计局需要和整个美国联邦政府和地方乃至私营企业的配合，才能做出相对全面的统计数据。”
孙冰岩称，目前我们看到，特朗普解雇了专家咨询委员，事实上专家咨询委员会成员有很多都是美国私营企业的代表，如果他们和政府不合作，很多数据在修正的时候就会失实。比如典型的就是疫情时期，为什么美国劳工统计局的数据会有明显错误，就是因为疫情期间私企没办法跟他们合作。
统计局需要大量的人去整理数据，孙冰岩认为，现在特朗普政府大规模削减劳工统计局雇员人数之后，数据处理的质量很明显就会下降，没人去把数据的质量给做上来。“只要资金和人员继续缺失，统计数据的质量永远只会走下坡路，越来越不能代表美国大多数人的真实感受。”
部分资深数据分析人士持谨慎乐观态度。例如通胀专家迈克尔·阿什顿（Michael Ashton）评论称，他相信美国的通胀数据仍会“相对准确”，毕竟过去的数据也从未完美无误。但他同时坦言，随着预算和人员削减，数据准确性“往更多不是更少的方向下降”是可以预期的。
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统计数据可信度下降影响深远
今年2月，《每日经济新闻》记者通过梳理近25年间美国非农就业数据共299个月的初值和修正值发现：出现极端高估与极端低估的年份与美国大选有紧密的联系，极端高估多出现在美国大选年，而极端低估多出现在总统上任首年。
两党之争是否就是特朗普罢免BLS局长埃丽卡·麦肯塔弗的直接原因？特朗普公开指控她“出于政治目的操纵就业数据”。
CPI和非农就业数据作为美国经济决策的两大基石指标，其数据质量高低直接关系政策走向。
首先，在货币政策上，美联储高度依赖CPI数据来判断物价稳定状况，从而决定利率调整等措施。如果CPI数据不准确，可能误导美联储对通胀压力的判断。
而在民生领域，美国许多联邦福利项目直接挂钩通胀指数：例如社保退休金（Social Security）的年度生活成本调升（COLA）、食品券补助（SNAP）标准等，都依据CPI的变化进行调整。
除此之外，CPI数据影响着通胀保值债券（TIPS）的本金和收益率，储蓄债券（I Bonds）的利率计算，甚至一些劳工合同中的工资增幅条款等。可以说，从普通民众的钱包到华尔街的投资决策，CPI的影响是方方面面的。
王在邦认为，如果CPI数据的可信度受损，必然影响美联储、财政部等政策制定机构对经济形势的分析和判断，使这些决策机构在做出加息、降息或财政支出决策时，可能更多地看特朗普的喜好和脸色行事，使美国宏观经济调控丧失可信度，调控敏感性下降！
眼下，经济学界和政策制定者已经对劳工统计局的困境保持警惕。前白宫经济顾问格里高利·曼昆（N. Gregory Mankiw）和塞西莉亚·劳斯（Cecilia Rouse）就撰文警告，削弱数据机构的中立性和能力将“损害行政部门、国会和美联储准确分析经济并制定最佳政策的能力”，高质量的联邦数据对政策和商业决策至关重要。换言之，一旦官方统计数据的可信度打了折扣，政策依据就会动摇，这不仅影响决策效果，更可能侵蚀公众对政策的信任。
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