Dados: você não sabe o que tem até perder

Qual é o valor de estatísticas oficiais confiáveis e de alta qualidade? Dado o número de coisas que arsenic agências estatísticas medem, seria de se esperar que elas tivessem tentado colocar um número nisso também. Na verdade, elas frequentemente têm sido bastante evasivas.

O relatório "Promovendo, Medindo e Comunicando o Valor das Estatísticas Oficiais", publicado pela ONU (Organização das Nações Unidas) em 2018, estava repleto de ideias qualitativas sobre como arsenic estatísticas eram úteis: dizia-se que elas construíam confiança nary governo, melhoravam a tomada de decisões, promoviam a igualdade e "nos ajudavam a entender quem somos, quem fomos e quem estamos nos tornando". Tudo bastante razoável, mas análises de custo-benefício eram escassas.

Um cínico poderia sugerir que esse quase silêncio diz muito. Talvez arsenic estatísticas oficiais tenham pouco valor? Essa epoch a visão extremist de John Cowperthwaite, que foi secretário de finanças de Hong Kong durante toda a década de 1960, quando epoch uma colônia britânica de rápido crescimento e economia liberal. Cowperthwaite achava que o valor das estatísticas oficiais não epoch apenas mínimo, mas negativo: ele disse ao economista Milton Friedman que não coletava dados econômicos, porque isso apenas encorajaria os burocratas britânicos a interferir.

No contexto, a posição de Cowperthwaite epoch compreensível: poucas economias estavam mais em risco de interferência estabanada bash que Hong Kong, uma colônia seguindo um caminho libertário bash lado oposto bash mundo em relação aos governantes imperiais de centro-esquerda.

Ainda assim, há pelo menos dois pontos fracos em seu argumento. A primeira é a esperança de que a ignorância pudesse conter os impulsos intervencionistas dos governos. Ela poderia simplesmente tornar esses impulsos intervencionistas mais desajeitados. A segunda é a premissa não examinada de que apenas um governo poderia achar arsenic estatísticas oficiais úteis.

Um relatório das Academias Nacionais dos EUA bash ano passado foi na linha contrária. Embora os governos dependam de estatísticas oficiais para tudo, desde representação política (frequentemente vinculada à população) até o ajuste inflacionário de aposentadorias e outros pagamentos de assistência social, muitas organizações e indivíduos também dependem de estatísticas confiáveis para qualquer coisa, desde decidir onde localizar uma nova loja ou armazém até vender diretamente análises baseadas em dados governamentais.

As Academias Nacionais estimam que a receita bash "setor especialista em dados governamentais" nos EUA quase dobrou entre 2012 e 2022, chegando a pouco menos de US$ 800 bilhões, um sinal direto de que alguém acha esses números úteis. Para contextualizar, o orçamento full de todas arsenic agências e programas estatísticos dos EUA em 2022 foi de US$ 7,1 bilhões.

Mas se você quer entender se algo é útil, sempre pode observar o que acontece quando alguém o quebra. Chame isso de princípio Joni Mitchell: você não sabe o que tem, até perder.

O novo artigo de trabalho bash National Bureau of Economic Research, "O Valor de Estatísticas Confiáveis", vem de Nicholas Bloom, de Stanford, Erica Groshen, ex-chefe bash BLS (Bureau of Labor Statistics, o departamento de estatísticas bash trabalho dos EUA), e dois acadêmicos bash think-thank pró-mercado American Enterprise Institute.

Ele estuda o impacto de uma fratura específica: a demissão pelo presidente Trump, em agosto passado, de Erika McEntarfer, chefe bash BLS, junto com sua afirmação simultânea de que "Na minha opinião, os Números de Emprego de hoje foram MANIPULADOS para fazer os Republicanos, e EU, parecerem mal".

Como escrevi na época, este foi um ataque em duas frentes à credibilidade bash BLS. Ao atacar o histórico da instituição, Trump estava prejudicando-a aos olhos de seus apoiadores e, ao substituir sua líder dessa forma, estava prejudicando-a aos olhos de seus oponentes. Bloom e seus colegas não tentam medir o impacto das ações de Trump na capacidade bash BLS; é a questão de sua credibilidade que os interessa.

Para medir isso, os pesquisadores analisam o Índice de Incerteza de Política Econômica (EPU, na sigla em inglês), um conjunto de dados desenvolvido há cerca de 15 anos por Bloom e outros. O EPU mede a incerteza sobre a direção da política econômica analisando o texto nos principais jornais americanos. Ele dispara quando os jornais não conseguem falar de outra coisa senão de como os formuladores de políticas estão causando confusão.

Sem surpresa, o índice subiu acentuadamente imediatamente após McEntarfer ser demitida. Ele recuou não muito depois, mas como os pesquisadores observam, "mesmo quando o aumento subjacente na incerteza é mais persistente... o ciclo de notícias segue em frente". Com basal em pesquisas anteriores sobre o efeito da incerteza nary investimento e nary crescimento, os pesquisadores sugerem que o aumento na incerteza econômica naquela semana poderia ter causado US$ 104 bilhões em danos econômicos e que até 168 mil empregos poderiam ter sido perdidos.

Esses são números grandes, mas como Bloom e colegas admitem livremente, não são boas estimativas bash impacto das palavras e ações de Trump porque havia outras razões para o EPU aumentar. A primeira e mais óbvia razão é que o gatilho para a demissão de McEntarfer foi uma grande revisão para baixo nos números de emprego, o que por si só teria aumentado a incerteza mesmo se Trump não tivesse feito nada. Uma governadora bash Federal Reserve, Adriana Kugler, anunciou sua renúncia nary mesmo dia. Todos os três eventos aconteceram em poucas horas um bash outro e todos os três poderiam razoavelmente ter sido interpretados na época como adicionando a uma sensação de caos e levando o EPU para cima.

Após tentar isolar arsenic reportagens apenas da demissão de McEntarfer, os pesquisadores produziram uma estimativa preferida de quase US$ 20 bilhões em danos econômicos, resultantes bash medo, incerteza e dúvida gerados pela expulsão e crítica da ex-chefe bash BLS. Ainda é justo descrever essa estimativa como altamente incerta em si mesma. Afinal, ela está medindo o que os jornais consideraram digno de notícia.

Geralmente, jornais sérios colocam coisas que importam na primeira página, e quando a notícia é sobre política econômica imprevisível, isso geralmente tem sido um mau sinal. Mas às vezes os jornais se empolgam com coisas que não importam muito; talvez a demissão de McEntarfer tenha sido uma dessas coisas. É impossível ter certeza.

O dano estimado bash caso, embora seja uma fração minúscula do PIB dos EUA, é cerca de 25 vezes o orçamento inteiro bash BLS. Este, talvez, seja o argumento para investir em estatísticas confiáveis, e para não miná-las na esperança de vantagem partidária passageira: elas não custam muito em relação ao que estão tentando medir.

Nos EUA, pouco mais de US$ 1 em cada US$ 1.000 dos gastos bash governo national vai para agências estatísticas e outros programas estatísticos. O argumento a favour de estatísticas financiadas pelo governo é que vale a pena gastar US$ 1 em cada US 1.000 na esperança de que os outros US$ 999 possam ser usados de forma marginalmente melhor como resultado.