El presidente Donald Trump despidió a Erika McEntarfer, jefa del Bureau of Labor Statistics (BLS), el viernes 1 de agosto, después de la publicación del informe de empleo de agosto y la revisión de los números de las liberaciones previas. Este despido es parte de una serie de movimientos de la administración que afectarán la recopilación y distribución de datos federales. Estas acciones han generado preocupaciones significativas sobre la integridad de los datos utilizados por investigadores y formuladores de políticas para informar decisiones críticas.
Los datos de inflación precisos son esenciales para garantizar que los beneficios del Programa de Asistencia Nutricional Suplementaria (SNAP) reflejen el costo real de la comida. Los beneficios del SNAP se calculan utilizando datos recopilados por el gobierno, específicamente el Plan de Alimentos Generosos (el Thrifty), que establece el costo de adquirir una dieta modesta y nutritiva en los Estados Unidos. El Thrifty se ajusta anualmente en función del Índice de Precios al Consumidor (CPI) para monitorear cómo los cambios en los costos de la compra afectan la adecuación de los beneficios del SNAP. Esta ajuste depende únicamente de información de inflación precisa producida por el Bureau of Labor Statistics (BLS). Si el BLS es obligado a manipular el CPI para hacer que la inflación parezca menor de lo que es, la ajuste anual de la inflación para el SNAP y otros programas producirá beneficios insuficientes.
La eliminación de datos climáticos y meteorológicos ha hecho que los estadounidenses sean menos seguros durante la temporada de huracanes y incendios forestales. Las acciones del presidente Trump para despedir al comisionado del BLS son parte de una campaña más amplia para socavar la integridad de los datos federales. Esto incluye la eliminación de datos climáticos y meteorológicos, que son cruciales para la planificación federal, estatal y local. Los datos sobre el cambio climático son esenciales para que las comunidades urbanas y rurales se adapten a nuevas amenazas como los incendios forestales, las inundaciones, el aumento del nivel del mar y la desertificación. Los agricultores, los aseguradores, los planificadores locales y los gerentes de emergencias dependen de estos datos. Sin embargo, las acciones de la administración han colocado a los estadounidenses de a pie en mayor riesgo al socavar la precisión de los pronósticos meteorológicos y desvalorizar el conocimiento experto. Esto hace que sea más probable que los desastres manejables de lo contrario causen mayor pérdida de vida o daños a la propiedad. Durante las emergencias, los datos meteorológicos locales precisos son cruciales para pronosticar amenazas y proporcionar advertencias oportunas para que los residentes evacúen. Sin embargo, las acciones de la administración han llevado a una escasez de pronosticadores, lo que hace difícil gestionar estas amenazas de manera efectiva.
Consecuencias de la disminución del IRS
La reciente despedida del comisionado del BLS ha generado preocupaciones sobre la interferencia política en los datos producidos por las agencias estadísticas federales. El IRS, a través de su programa de estadísticas de ingresos (SOI), produce datos críticos que moldean la política tributaria, la planificación presupuestaria federal y la investigación económica. Estas estadísticas forman la base analítica para agencias y economistas en todo el país. Los datos SOI se utilizan por el Oficina de Análisis Tributario en el Departamento del Tesoro de los Estados Unidos, el Comité Conjunto sobre Impuestos y la Oficina Presupuestaria del Congreso para evaluar los efectos de la legislación propuesta, analizar los efectos distributivos del sistema tributario, predecir los ingresos federales y modelar el comportamiento del contribuyente. Casi todas las principales análisis de política tributaria comienzan con los datos SOI en su base. Los datos SOI también juegan un papel crucial en una amplia gama de instituciones federales, incluido el Bureau of Economic Analysis y el Banco de la Reserva Federal. Las reducciones de personal en curso en el IRS, particularmente según se prescribe por el Departamento de Eficiencia del Gobierno, junto con los presupuestos en declive, plantean una amenaza seria a la capacidad del agencia para producir datos estadísticos precisos, oportunos y de alta calidad. Esto incluye la suspensión del Programa de Investigación Estadística Conjunta, que apoya la política tributaria basada en evidencia y las funciones estadísticas fundamentales en todo el gobierno federal.
La importancia de medir lo que importa
La antigua adagio de que lo que medimos es lo que importa es cierto. El PIB, por ejemplo, tiene defectos en lo que hace y no hace. Cuenta el petróleo derramado en el océano como una entrada positiva y no coloca un valor en el trabajo realizado por cuidadores en el hogar. Estos defectos resultan en la sobrevaloración de la producción de bienes materiales y la subvaloración de actividades no materiales esenciales para invertir en o mantener la salud y el bienestar de la población. Estas valoraciones influyen en cómo se ponderan respectivamente los aspectos de nuestro bienestar en las decisiones de política y presupuestaria. Más allá del PIB, nuestro sistema estadístico nacional produce una gama de medidas económicas y otras valiosas críticas para las decisiones de política económica y otras. Con el tiempo, nuestro sistema estadístico federal ha crecido más sofisticado y ha hecho progresos en medir lo que importa más allá de la producción de bienes materiales, como aspectos de la salud física y mental, cómo los ciudadanos asignan su tiempo entre el trabajo, el cuidado, el ocio y el aprendizaje, y nuevos tipos de datos de salud y otros esenciales para las innovaciones médicas y científicas. El clima actual, en el que la recopilación y el informe de datos nacionales están siendo politizados, amenaza nuestra reputación nacional de excelencia científica y la salud de nuestra nación de manera inmediata y peligrosa. Los conjuntos de datos clave que rastrean la salud mental, las desigualdades de salud y el bienestar de la población están siendo eliminados o manipulados por la administración actual. Estos mecanismos de seguimiento son cruciales para identificar las vulnerabilidades emergentes, como el reciente descenso en la salud mental de la juventud y la resurgencia de enfermedades mortales. Eliminar estos datos hace que los riesgos de estas tendencias sean mayores, ya que nuestra capacidad para identificar su ocurrencia de manera oportuna se está erosionando.
La politicización de los datos del BLS socava la integridad de los datos del mercado laboral y a los profesionales que los producen. El despido del comisionado del BLS suscita preocupaciones sobre la posible politicización de una de las agencias estadísticas federales más antiguas y importantes del país. Los datos del mercado laboral confiables y no sesgados son fundamentales para los formuladores de políticas, las empresas y muchos otros usuarios. Recopilar, limpiar y publicar datos de alta calidad y a tiempo son de suma importancia para los cientos de economistas y otros funcionarios civiles del BLS. Las múltiples rondas de verificación de hechos y revisión fueron constantes durante la preparación de una liberación estadística mensual, requiriendo una mirada atenta al detalle, colaboración frecuente y cuidado extremo antes de cada publicación pública. La integridad de los datos del mercado laboral es crucial para la operación y supervisión continuas del BLS, incluidos los impactos en futuras liberaciones de datos. Las consecuencias de este despido, junto con una ola de otros despidos y renuncias federales, podrían extenderse durante años.
La interferencia política pone en peligro la integridad de los datos y la democracia. El despido del Comisionado del BLS puede interpretarse como un intento de la administración de Trump de enterrar datos transparentes y responsables y debilitar la experticia independiente y las agencias estadísticas. Los datos precisos y no manipulados son vitales para la gestión de la economía estadounidense y esenciales para la transparencia y responsabilidad gubernamentales. Los gobiernos estatales y locales de todo el país dependen significativamente de los datos federales para todo, desde la planificación presupuestaria hasta la infraestructura pública. Las empresas estadounidenses, la sociedad civil, las instituciones académicas y de investigación también dependen de los datos del gobierno estadounidense para realizar sus actividades. El BLS ha enfrentado recortes presupuestarios devastadores, congelamientos de contrataciones y la disolución de comités asesores expertos. Todo esto suscita nuevas preocupaciones de que las políticas económicas de la administración de Trump pueden estar teniendo un rendimiento pobre y que los datos e información se manipularán para minimizar un potencial debilitamiento de la economía estadounidense. Con la confianza del público en las instituciones gubernamentales y la experticia en constante declive, los datos y la información manipulados, si se extienden por toda la administración, podrían disminuir aún más esta confianza y tener graves consecuencias para nuestra democracia y el bienestar económico y la seguridad de los estadounidenses. La economía siempre se clasifica como un tema prioritario para muchos estadounidenses. Sin datos confiables y precisos, los votantes estadounidenses tendrán menos acceso a recursos no sesgados para ayudarlos a tomar decisiones informadas y hacer que los funcionarios sean responsables.
La importancia de los datos de alta calidad para la regulación bancaria
Los datos de alta calidad sobre el estado de la economía son esenciales para la regulación bancaria. Muchas bancos fracasan porque los reguladores no tienen acceso a los datos más precisos a tiempo. Cocinar los libros puede ayudar a un banco a evitar problemas a corto plazo, pero a largo plazo, esos problemas se les cuelan y se vuelven peor con el tiempo. El sistema regulatorio financiero de Estados Unidos depende de datos de alta calidad tanto dentro de los bancos como a lo largo de la economía más amplia. Una reducción en la calidad o la integridad de los conjuntos de datos clave, como el informe de empleo y el PIB, resultará en problemas regulatorios más adelante. Los reguladores bancarios están acostumbrados a manejar hechos que causan problemas. La solución nunca es ignorar los datos o convertir hechos incómodos en mentiras más rosas. Si los ahorradores estadounidenses y las empresas pierden confianza en la precisión de los datos alrededor de los bancos y el sistema financiero, podría resultar en una crisis financiera. El finanzas, al final del día, es sobre la confianza. La confianza implica un compromiso compartido con la verdad, sin importar cuán incómoda sea esa verdad. Los reguladores bancarios que rechazan la verdad y abrazan las mentiras como hechos eventualmente se encontrarán en una situación mucho peor y corren el riesgo de llevar a gran parte de la economía estadounidense con ellos.
La importancia de la integridad de los datos federales sobre el mercado laboral y la población
La integridad de los datos federales sobre el mercado laboral y la población es sobre más que solo comprender la salud de la economía del país—millones de dólares en financiamiento federal están en juego. El Congreso y las agencias federales utilizan datos públicos todos los días para gestionar el flujo de dólares federales dirigidos a lugares con características específicas. Subestimar la confianza en estos números al politicizar su credibilidad también es un ataque a la legitimidad y la justicia de los programas que se gestionan utilizando estas métricas. Por ejemplo, la Administración Económica de Estados Unidos puede asignar hasta $1 mil millones en financiamiento a lo largo del tiempo para el Programa de Recompetencia de Áreas Distraídas, a áreas donde el empleo de edad laboral prima cae por debajo de la tasa nacional—a un ejercicio de mapeo que depende en parte de los datos del BLS. La precisión de la recolección de datos federales a través de múltiples agencias estadísticas es un problema mucho más grande y prolongado, relacionado con el financiamiento, que abarca administraciones lideradas por ambos partidos. Los productos de datos de la Oficina del Censo, en particular, guían trillones de dólares en financiamiento a través de transporte, desarrollo comunitario, salud y otros sectores. El financiamiento federal no es ilimitado. Si queremos gestionar nuestros recursos de manera efectiva y asegurarnos de que lleguen a donde se necesitan, debemos invertir en y proteger tanto el capital humano como el fiscal que pueden generar un conjunto compartido de hechos accesibles al público. El debate político sobre qué criterios utilizar y cuándo, y la propaganda sobre por qué, pueden venir después, pero no durante, ese proceso.
Government data son ya insuficientes para los nativos americanos. La politización de las agencias estadísticas solo empeorará la situación. La decisión del presidente Trump de destituir al comisionado del BLS pone en riesgo la calidad de los datos laborales para los nativos americanos. Los nativos americanos siempre han sido excluidos del informe mensual de empleo y solo recientemente se les ha publicado datos mensuales de mercado laboral. La politización de los datos gubernamentales podría socavar la gobernanza tribal y perjudicar el bienestar de las personas nativas americanas. Los datos de alta calidad son fundamentales para las tribus como entidades gobernantes. Si bien otros niveles de gobierno pueden confiar en los ingresos fiscales para financiar las operaciones gubernamentales, los impuestos no son una opción para las tribus, muchas de las cuales tienen pequeñas poblaciones, un número significativo de ciudadanos de bajos ingresos y están tratando de mantener la competitividad con las comunidades fuera de la reserva. Debido a esto, los fondos federales representan una parte significativa de los presupuestos gubernamentales de las tribus. Sin datos precisos, los fondos federales no pueden atender las necesidades reales de las comunidades nativas. Sin embargo, como escribimos en un informe que se publicará próximamente que evalúa los desafíos de los datos para los nativos americanos en el sur de California, las tribus deben gobernar a sus ciudadanos y territorios mientras confían en datos que serían considerados insuficientes para casi cualquier otro grupo en los Estados Unidos. Los datos sobre las tribus y las personas nativas americanas sufren de una variedad de defectos, incluyendo muestras insuficientes, datos que se retrasan en años, alineación con los límites tribales, clasificación errónea de las personas nativas en otros grupos raciales o étnicos, y conjuntos de datos y publicaciones estadísticas diseñados sin la participación de las tribus. Como ejemplo, la población total de los Estados Unidos varía en un rango de 1% entre tres conjuntos de datos federales comunes: el censo decenal de 2020, las estimaciones del ACS de un año de 2023 y las estimaciones del ACS de cinco años de 2023. En comparación, la población nativa americana total varía en más del 24% entre esos mismos tres conjuntos de datos, una diferencia de hasta 2,3 millones de personas dependiendo del conjunto de datos utilizado. Los desafíos recientes de los datos para las tribus van más allá de solo el BLS. Desde el inicio de 2025, el gobierno federal ha eliminado un número creciente de conjuntos de datos federales y informes de investigación del dominio público, incluyendo aquellos que evalúan la información demográfica de los grupos minoritarios y las estadísticas de salud pública, en nombre de eliminar «DEI» del gobierno federal. A medida que avanzamos, será fundamental que el gobierno federal no solo restablezca y depoliticice la recopilación de datos, sino que también tome medidas para mejorar la calidad de los datos para las tribus y las personas nativas americanas. En ausencia de acción federal, ahora es el momento para que los estados, las regiones y las municipalidades llenen el vacío mejorando sus relaciones de datos con las tribus y las comunidades nativas americanas. Esto puede incluir el desarrollo de estrategias de datos indígenas estatales y regionales, la inversión en la capacidad de datos tribales para ayudar a las tribus a ampliar sus propias operaciones de datos, el acceso de las tribus a los datos gubernamentales estatales y regionales, y la mejora de los datos estatales y locales sobre los nativos americanos haciendo que sean más precisos al aumentar las muestras y actualizar las prácticas alrededor de la recopilación de datos de raza y etnia para cumplir con las mejores prácticas emergentes. Al tomar estos pasos, los formuladores de políticas pueden ayudar a construir un ecosistema de datos que apoye no solo a los nativos americanos sino a todos los estadounidenses.
Desafíos de datos para las tribus
Los datos sobre las tribus y las personas nativas americanas sufren de una variedad de defectos, incluyendo muestras insuficientes, datos que se retrasan en años, alineación con los límites tribales, clasificación errónea de las personas nativas en otros grupos raciales o étnicos, y conjuntos de datos y publicaciones estadísticas diseñados sin la participación de las tribus. Como ejemplo, la población total de los Estados Unidos varía en un rango de 1% entre tres conjuntos de datos federales comunes: el censo decenal de 2020, las estimaciones del ACS de un año de 2023 y las estimaciones del ACS de cinco años de 2023. En comparación, la población nativa americana total varía en más del 24% entre esos mismos tres conjuntos de datos, una diferencia de hasta 2,3 millones de personas dependiendo del conjunto de datos utilizado. Los desafíos recientes de los datos para las tribus van más allá de solo el BLS. Desde el inicio de 2025, el gobierno federal ha eliminado un número creciente de conjuntos de datos federales y informes de investigación del dominio público, incluyendo aquellos que evalúan la información demográfica de los grupos minoritarios y las estadísticas de salud pública, en nombre de eliminar «DEI» del gobierno federal.
Acción federal necesaria
A medida que avanzamos, será fundamental que el gobierno federal no solo restablezca y depoliticice la recopilación de datos, sino que también tome medidas para mejorar la calidad de los datos para las tribus y las personas nativas americanas. En ausencia de acción federal, ahora es el momento para que los estados, las regiones y las municipalidades llenen el vacío mejorando sus relaciones de datos con las tribus y las comunidades nativas americanas. Esto puede incluir el desarrollo de estrategias de datos indígenas estatales y regionales, la inversión en la capacidad de datos tribales para ayudar a las tribus a ampliar sus propias operaciones de datos, el acceso de las tribus a los datos gubernamentales estatales y regionales, y la mejora de los datos estatales y locales sobre los nativos americanos haciendo que sean más precisos al aumentar las muestras y actualizar las prácticas alrededor de la recopilación de datos de raza y etnia para cumplir con las mejores prácticas emergentes.
Las estadísticas económicas federales son un aspecto fundamental en la toma de decisiones para los formuladores de políticas, las empresas y los hogares. Las estadísticas económicas que cubren temas como la inflación, el desempleo, el crecimiento del ingreso y la riqueza de los hogares dominan los ciclos de noticias con cada liberación de datos. Hay dos tipos de amenazas a las estadísticas económicas. La primera es la manipulación política, es decir, los intentos deliberados de alterar o impedir la liberación de hechos económicos clave que necesitan los formuladores de políticas. La segunda es la deterioración en la calidad de las estadísticas económicas debido a la falta de inversión en la infraestructura de datos. Las amenazas políticas a las estadísticas económicas nunca han sido un problema en los Estados Unidos. Nadie cuestiona seriamente que las agencias estadísticas clave informen honestamente. Las estadísticas evolucionan después de una liberación inicial de datos porque comienzan como estimaciones basadas en muestras de datos disponibles actualmente. Las estadísticas están sujetas a revisión a medida que se vuelven disponibles más y mejores datos. Las estadísticas se bloquean solo cuando se tiene en cuenta toda la información relevante. Una protección clave contra la interferencia política es la integridad dentro de las agencias estadísticas. Sin embargo, también hay otros controles contra la manipulación política debido a las interconexiones elaboradas y en evolución entre las estadísticas de cabecera y la disponibilidad de múltiples medidas para los mismos resultados. Si alguien intentara manipular, por ejemplo, los números de empleo de cabecera del BLS Current Employment Statistics, eso crearía distorsiones brillantes en la productividad y otras estadísticas downstream que dependen de los conteos de empleo. También introduciría lagunas inexplicables entre los conteos de empleo reportados por el BLS y aquellos de otras fuentes, incluidos los registros de seguro de desempleo estatales y las estadísticas de pago privadas. Sin embargo, las mismas interconexiones y fuentes de datos alternativas que limitan el riesgo de manipulación política llaman nuestra atención a la segunda amenaza. La razón por la que tenemos estadísticas interconectadas y fuentes de datos alternativas es porque los investigadores en las agencias responsables de las estadísticas económicas y sus socios académicos han hecho el trabajo necesario. Medimos los resultados económicos utilizando diferentes fuentes de datos y métodos porque queremos saber si las alternativas dan respuestas diferentes, y si es así, por qué. Nos preocupa que un método de recopilación de información—llamando a puertas o haciendo llamadas telefónicas—que funcionó en el pasado no funcione bien hoy en día. Hemos abrazado la disponibilidad de fuentes de datos administrativas, como los registros de seguro de desempleo de los estados y el empleo de pago privado mencionado anteriormente, para probar respuestas mejores (o más baratas) a preguntas clave sobre el rendimiento económico. Necesitamos pensar en cómo medir el éxito económico en un mundo en el que el capital intangible (ideas) ha dominado el mundo de las máquinas y los bienes físicos. Si dejamos de invertir en la medición económica, la utilidad de las estadísticas económicas se vuelve cuestionable, y los formuladores de políticas ya no tendrán las herramientas que necesitan. El entorno también se vuelve propicio para la manipulación política. Aunque la manipulación política es una amenaza potencial, la segunda amenaza a las estadísticas económicas ya está volviéndose realidad. Las presiones presupuestarias y el antagonismo hacia los empleados federales están pesando fuertemente en las agencias estadísticas, que ya estaban luchando con los desafíos de medir resultados en una economía en rápida evolución. No hay respuestas simples para producir estadísticas económicas de alta calidad. Hay, afortunadamente, muchos investigadores del gobierno y sus socios académicos que quieren seguir haciendo el trabajo que necesita hacerse. Si estamos preocupados por la manipulación política de las estadísticas económicas, necesitamos asegurarnos de que sabremos cuando la veamos.
La importancia de las estadísticas federales
Las estadísticas federales son fundamentales para una variedad de actividades gubernamentales. Muchas personas no se dan cuenta del papel esencial que juega esta información en la distribución de subvenciones, la ayuda escolar y la reducción de la pobreza, entre otras cosas. Sin información precisa y confianza pública en los datos del sector público, será imposible tener distribuciones justas e imparciales de dinero federal a áreas estatales y locales. Algunos lugares recibirán más de lo que merecen mientras que otros recibirán menos, y eso comprometerá el rendimiento del sector público. Una de las razones por las que necesitamos datos gubernamentales confiables es que las distribuciones de subvenciones se basan, en parte, en datos demográficos y otros tipos de datos a nivel estatal y local. Alrededor de 2,8 billones de dólares en dinero federal se proporcionan utilizando números del Censo de los Estados Unidos. Este material permite a cientos de agencias determinar la necesidad a través de fórmulas de ayuda establecidas y asignar subvenciones gubernamentales basadas en la población, los niveles de ingreso y similares. Los «subcuentos» del Censo pueden privar a las ciudades de millones de dólares e incluso llevar a la pérdida de un escaño congresional. La ayuda escolar también depende de números precisos y confiables. Muchos estados tienen fórmulas de subvención para la asistencia escolar que dependen de factores como la necesidad comunitaria, los valores de propiedad y los niveles de impuestos locales. Si los números subyacentes no son precisos o las personas no tienen confianza en la integridad de la información, entonces esta falta de confianza compromete la distribución de financiamiento escolar e imposibilita oportunidades educativas relacionadas en todo el país. Finalmente, tener datos de alta calidad es importante para la reducción de la pobreza. Los programas como los cupones de alimentos, la asistencia pública y la asistencia a la vivienda se basan en parte en niveles de ingreso, necesidades de nutrición y costos comunitarios. Estos programas requieren conjuntos de datos confiables para asegurar la justicia en las distribuciones de dinero. Las pequeñas diferencias en la calidad de esta información subyacente podrían tener un impacto significativo en la cantidad de apoyo que reciben las personas y las comunidades.
La administración de Trump despidió al comisionado del BLS, lo que no solo perjudica a la economía estadounidense, sino que erosiona aún más la democracia estadounidense. Sin datos fiables, los formuladores de políticas, los periodistas y los ciudadanos no pueden evaluar las consecuencias de la política pública. Por extensión, los estadounidenses encontrarán más difícil atribuir crédito y culpa el día de las elecciones. El despido es el último en una larga línea de ataques a la función pública independiente y no partidista del país, otro señal de que la seguridad de su trabajo depende no de la calidad de su trabajo, sino de que se ajusten a los caprichos de los políticos. La administración ha atentado repetidamente contra la recopilación de datos del gobierno en una amplia gama de temas, desde el cambio climático hasta el rendimiento de los estudiantes. El despido del comisionado del BLS es parte de este desmantelamiento sistemático de las instituciones que promueven la rendición de cuentas en nuestra democracia.
Un patrón global de ataques a la transparencia
En todo el mundo, los líderes antidemocráticos intentan consolidar su poder controlando la información sobre el rendimiento de sus gobiernos. El gobierno chino abordó los niveles desfavorables de desempleo juvenil suspendiendo la publicación de datos sobre desempleo juvenil. En Turquía, el presidente Recep Tayyip Erdogan despidió al jefe de la agencia de estadísticas del gobierno después de que la agencia publicara datos de inflación poco halagadores. La India ha visto una serie de controversias, incluidas instituciones estatales presionando a los productores de datos para que cambien o intentando retrasar la publicación de datos que reflejan mal al partido gobernante. Estos no son ejemplos aislados; los datos muestran que los autócratas exageran sistemáticamente su crecimiento del PIB. Cuando no están limitados por una función pública independiente, los líderes autoritarios tienen los medios, la motivación y la oportunidad para socavar la publicación de datos precisos.
Un patrón autoritario
Despedir a funcionarios por informar datos precisos que resultan desfavorables para la administración actual es una táctica directa de los libros de los autoritarios. Es un intento de engañar a la gente, evitar ser responsabilizado por fracasos de política y reescribir la historia. Desafortunadamente, podemos esperar mucho más de esto en los meses y años venideros.
