美国政府数据迷雾：Abby McCloskey 警示数据缺失与“樱桃采摘”的危险 (USA Government Data: Abby McCloskey Warns of Data Gaps and Cherry-Picking)

在这个信息爆炸且真假难辨的时代，公众对政府数据的信任正面临严峻考验。知名评论员Abby McCloskey撰文指出，当前社会弥漫着阴谋论，加之政府数据的不完整、缺失，甚至被政治干预，使得“自己做研究”变得异常艰难。她警示，无论是刻意筛选的数据，还是完全缺失的数据，都将对政策制定和公众认知造成毁灭性影响，呼吁社会重新审视并维护客观数据的重要性。

核心新闻

在过去的一年里，我们很难判断什么信息是可信的。曾几何时，阴谋论还围绕着登月之类的事件，而现在，似乎一切真相都悬而未决，连政府的统计数据也变得充满争议。

Abby McCloskey指出，尽管很多人呼吁“自己做研究”，但在最佳情况下这也很难实现，因为有些数据需要专业知识和背景才能解读。更糟的是，过去一年中，一些可靠的政府数据集完全消失，另一些则因2025年由民主党主导的政府停摆（美国历史上最长的一次）而残缺不全。

例如，停摆后迟迟才公布的经济数据，如高GDP增长和低于预期的通胀，反而增加了混乱。这些数据不完整，部分源自其他来源，导致难以进行有效比较，凸显了政府数据即使是暂时性缺失也能造成的巨大损害。

她进一步揭示了政府统计数据的问题所在：

• 贫困率计算偏差： 普查局（Census Bureau）公布的2023-2024年老年人官方贫困衡量标准（OPM）从9.7%上升到9.9%。但正如其朋友兼前美国企业研究所（AEI）同事Andrew Biggs所指出的，OPM计算中未将401(k)取款等“非经常性收入”纳入考量。若计入这些，老年人的实际贫困率将降至5.9%。尽管普查局提供了新的补充计算方法，但关于老年人贫困率上升的头条新闻却更抢眼。
• 孕产妇死亡率误读： 美国长期被指拥有发达国家中最高的孕产妇死亡率。然而，自2003年起，疾病控制与预防中心（CDC）在死亡证明上添加了“怀孕”复选框，即使死因与怀孕无关也可能勾选。这一做法被广泛认为是夸大了数据。经济学家Emily Oster指出，2013年曾有187名85岁以上死者的死亡证明勾选了此项。若采用更严格的定义，美国孕产妇死亡率虽仍较高，但与加拿大、英国等同类国家大致持平，不过非洲裔美国母亲的死亡率依然显著偏高。

McCloskey强调，这些差异并非总是阴谋，更常是衡量复杂事物的固有挑战和权衡取舍（例如，添加“怀孕”复选框最初是为了避免漏报）。即使有了更准确的衡量方法，保持标准的一致性也助于长期趋势分析。

然而，特朗普政府却常采取另一种策略。特朗普总统曾因就业报告不佳而解雇劳工统计局（BLS）局长Erika McEntarfer，并指责美联储（Fed）主席Jerome Powell故意拖延降息、误读通胀数据。此外，在他的任期内，国家海洋和大气管理局（NOAA）停止追踪十亿美元级天气灾害（尽管灾害似乎在增加），教育部（Department of Education）也延迟公布学生成绩数据。

这种心态本质上意味着一切皆可操纵：如果不喜欢数据，就可以解雇负责人，忽略报表，删除数据库。而下一位负责人自然会考虑上级的喜好来处理数据。

但这样一来，我们将何以明辨真伪？如果失去了辨别真相的能力，我们又将走向何方？McCloskey引用Thomas Sowell的观点，强调知识进步，特别是科学，是人类文明发展的基石。她呼吁数据收集者不仅要不断改进数据收集的全面性和透明度，发布多种衡量标准（如国会预算办公室CBO的做法），也呼吁记者、政策制定者和公众勇于面对挑战自身预设的数据。

我们必须抵制将整个联邦数据基础设施视为腐败的观念。虽然政府中可能存在个别不当行为者，或官僚体系可能出现臃肿和误导，但我们应该慢一点，而不是快一点，去抛弃现有的数据系统和追踪方式。

背弃数据将移除外部问责机制，使政策制定者在没有地图和道路的情况下盲目驾驶，并最终导致国家陷入阴谋论和刻意挑选数据成为衡量现实唯一标准的境地。McCloskey认为，过去一年，我们比以往任何时候都更接近这一危险的边缘。

背景解读

Abby McCloskey的文章深刻揭示了现代社会在信息时代面临的信任危机，尤其聚焦于政府数据的可靠性。理解其论点，需要回顾美国政府数据收集、政策制定与政治干预的历史背景。

美国政府数据的重要性与独立性： 美国的联邦政府拥有庞大而独立的统计机构体系，如普查局（Census Bureau）、劳工统计局（BLS）、经济分析局（BEA）、疾病控制与预防中心（CDC）等。这些机构负责收集和发布关于经济、人口、健康等各个领域的关键数据，为政策制定、学术研究和公众理解社会运行提供基础。这些机构的独立性和专业性是其数据公信力的保障，旨在避免政治干预，确保数据的客观性。

政府停摆与数据中断： 文章中提到的“2025年由民主党主导的政府停摆”虽然是假想或预设，但美国历史上政府停摆并不少见。停摆通常是由于国会未能通过年度预算案而导致联邦政府机构非核心部门关闭。停摆期间，大量政府雇员休假，数据收集、整理和发布工作会中断或延迟。例如，2018-2019年的政府停摆曾导致经济数据（如GDP、零售销售）的发布延迟，对市场分析和政策决策造成了不确定性。

贫困衡量标准的争议： 美国官方贫困衡量标准（OPM）自1960年代沿用至今，主要基于收入水平和家庭规模。然而，OPM因其未考虑非现金福利（如医疗补助、食品券）、区域生活成本差异以及资产而非收入等因素，长期受到批评。为此，普查局自2011年开始发布补充贫困衡量标准（SPM，即文章中提及的“新的补充计算方法”），它纳入了更多考量因素，如非现金福利、工作支出、医疗支出和税收等，被认为更能反映实际的经济困境。两种标准并存，反映了衡量贫困的复杂性。

孕产妇死亡率的国际比较： 美国在孕产妇死亡率方面的表现确实长期受到国际社会的关注和批评。然而，McCloskey的文章揭示了数据收集方法差异带来的影响。许多国家对孕产妇死亡的定义更为严格，仅限于怀孕期间或分娩后42天内直接由妊娠相关并发症导致的死亡。美国CDC在2003年引入“怀孕”复选框后，确实扩大了统计范围，可能将一些间接或非妊娠原因的死亡也纳入了统计，导致数据看起来更高。这也反映了国际间数据标准化面临的挑战。

政治对数据独立的挑战： 文章中对特朗普政府行为的描述并非孤例。历史上，各届政府都可能因数据不符合其政治叙事而试图影响数据发布或批评统计机构。例如，总统解雇劳工统计局局长，对美联储主席施压，或推迟发布不利数据，都直接挑战了这些机构的独立性和专业性。维护这些机构的独立性，避免数据成为政治工具，是确保公共政策基于事实而非偏见的基石。

本地化影响 (明尼苏达州移民受众)

Abby McCloskey 文章中提及的联邦政府数据问题，对明尼苏达州，尤其是当地的移民社群，有着直接而深远的影响：

• 经济数据失真与就业影响： 联邦层面的GDP、通胀和就业数据是明尼苏达州经济规划和地方政策制定的重要依据。如果这些数据因政府停摆或政治干预而不完整或失真，州和地方政府可能无法准确评估经济状况，导致错误的投资决策或资源分配。对于明尼苏达州的移民劳动力来说，这可能意味着就业市场前景不明朗，州政府提供的职业培训、就业援助等项目可能无法精准对接他们的需求，甚至可能影响到新移民的创业环境和小企业发展。

• 社会福利与贫困支持： 贫困率的准确性直接关系到明尼苏达州各项社会福利和援助项目的资金分配。文章指出，官方贫困衡量标准可能低估或高估特定群体的贫困水平。对于许多刚来到明尼尼苏达州或处于经济弱势的移民家庭而言，他们可能依赖食品券、医疗补助（Medicaid）、住房援助等联邦及州政府项目。如果联邦数据未能准确反映老年移民或有特定收入来源的移民群体的实际贫困状况，州政府在制定或申请联邦资金时可能会出现偏差，导致真正需要帮助的移民家庭无法获得足够支持。

• 公共健康与健康公平： 孕产妇死亡率的数据问题，尤其关注黑人母亲的高死亡率，对明尼苏达州具有重要启示。明尼苏达州拥有多元化的移民人口，不同族裔的健康状况存在差异。如果联邦层面的孕产妇死亡数据被夸大或未能准确反映特定族裔（包括部分移民群体）的真实健康风险，将可能误导明尼苏达州公共卫生部门的资源投放，影响到针对移民女性的健康教育、产前护理和产后支持项目的有效性，从而加剧健康不公平现象。

• 教育资源分配与学生支持： 联邦教育部数据发布延迟或不完整，会影响明尼苏达州教育体系对学生表现的全面评估。对于许多移民家庭的孩子，他们可能面临语言障碍、文化适应等挑战，需要额外的ESL（英语作为第二语言）支持或特殊教育资源。如果联邦数据不能及时反映这些学生的学业进展和需求，明尼苏达州的学区可能无法及时调整教学策略，争取相应的联邦拨款，从而影响到对移民学生的支持力度。

• 信任危机与社区融入： 文章强调了政府数据可靠性对社会信任的重要性。对于移民来说，他们可能已经对来源国的政府机构持保留态度，来到美国后，对新国家的政府机构建立信任至关重要。如果联邦政府的数据公信力受到质疑，这种不信任感可能会蔓延到明尼苏达州的本地政府服务和信息发布，使移民更难融入社会，更不愿参与公共事务或相信政府提供的官方信息，影响社区的凝聚力。

英文词汇和中文解释

1. Cherry-picked: 刻意挑选的，断章取义的
2. Substack: Substack平台 (一个允许作者直接发布内容并收费的在线平台)
3. Legacy media: 传统主流媒体
4. AEI (American Enterprise Institute): 美国企业研究所 (保守派智库)
5. Official Poverty Measure (OPM): 官方贫困衡量标准
6. Irregular income: 非经常性收入 (如401(k)养老金取款)
7. Maternal mortality rates: 孕产妇死亡率
8. Bureau of Labor Statistics (BLS): 劳工统计局
9. Federal Reserve (Fed): 联邦储备委员会 (美联储)
10. NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration): 国家海洋和大气管理局